东华医为新专利获批：神经网络技术助力AI医学影像诊断

近日，东华医为研发的“一种图像处理的方法、装置、存储介质和电子设备”获得国家知识产权局发明专利认证。该专利是利用神经网络技术助力AI医学影像诊断，可以高效准确地为临床医生提供决策依据，提升临床诊疗效率和质量。

研发背景

肝肿瘤是全世界范围致死率最高的疾病之一，肝肿瘤的早期诊断可以极大的降低患者的死亡率，基于CT（英文：Computed Tomography，中文：计算机断层扫描）图像进行诊断已经成为肝肿瘤诊断的重要手段之一。肝肿瘤可能会出现在肝脏的任意位置，并且可能会存在多个肿瘤，还可能会有微小肿瘤或结节，为了降低医生出现漏诊的风险，CT设备通常会采用图像分割技术，来自动识别和分割CT图像中的异常病灶。

现有技术中，CT设备所采用的图像分割技术对于微小肝肿瘤和结节识别的准确度低，所获取的分割图像的空间分辨率较低，并且腹部CT图像中含有肝脏、脾脏和胰脏等多种器官和组织，可能会将脾脏和胰脏等背景图像错误地识别为肝脏图像，导致无法准确地识别和分割图像中的肝肿瘤或结节。

东华医为研发专利：提升AI影像识别精准度

东华医为充分发挥科技创新能力，通过应用神经网络技术助力人工智能识别CT影像的病灶组织，够精确分割器官、肿瘤、结节等，并且能估算肿瘤体积比等定量参数，显著降低医生的重复劳动强度，提升临床诊断的效率和质量。

该方案具体包括：

获取包括指定部位的待处理图像，将待处理图像输入预先训练的图像处理模型，以得到图像处理模型输出的待处理图像中每个像素与多个标签中每个标签的匹配度；

图像处理模型中包括第一特征提取网络和第二特征提取网络，图像处理模型用于根据第一特征提取网络提取的深层特征图，和第二特征提取网络提取的浅层特征图；

确定待处理图像中每个像素与每个标签的匹配度，根据待处理图像中每个像素与每个标签的匹配度，对待处理图像进行划分，以得到待处理图像中每个标签对应的目标区域。

本方案能够准确识别待处理图像中不同标签对应的区域，提高划分后的待处理图像的空间分辨率。

科技驱动，创新不止。新专利的获批，是对东华医为科技创新能力与成果的认可与激励。未来，东华医为还将毫不动摇地坚持技术创新、产品创新、业务模式创新的发展路径，持续推动医疗IT技术的应用与突破，用不断迭代的新技术、新产品、新服务，赋能医疗大健康行业发展，助力客户成功！

标签： 医学影像诊断 神经网络