项目负责人：陈瑛瑶

项目简介：本项目将深度学习卷积神经网络应用胸部CT影像识别和肺部结节性质判定。基于影像大数据、专家标注和病理数据，建立高质量训练集（3万余例），通过CNN算法的搭建，进行模型训练和优化。开发可在CT影像上自动、快速识别肺结节，尤其是磨玻璃结节，和评估结节良恶性的人工智能系统，从而建立高效准确的CT早筛方法，提高临床阅片效率和准确度。  目前已形成基于深度学习卷积神经网络以及全国肺癌最大体量中心影像数据标注的人工智能在线自动阅片系统，并完成公司工商注册。可为患者提供自动阅片，并在分析完成后，形成智能图文报告。主要技术服务过程包括：自动识别胸部CT影像中的肺部异常，尤其是肺部结节，对结节进行分类：磨玻璃、实性、钙化等进行分类。进一步，对结节进行良恶性判定。除此之外，对判定阳性的磨玻璃结节，进行病理预测，如癌前病变、微浸润腺癌、浸润性腺癌等。最后，截取异常CT图像区域生成智能影像报告。  未来计划完善人工智能阅片及名医会诊云平台，具体内容包括：患者获得图文报告，可通过会诊平台客户端进行医师选择，填写主诉与发送报告。专家可通过会诊平台，在24小时内进行报告解读，同时为患者制定下一步就诊计划。以及开展临床前瞻性对照实验，完成多家合作医院推广销售。