杏宇登录体素科技眼科产品介绍:VoxelCloud-Retina眼底全病种筛查解决方案

根据《2017年中国卫生和计划生意统计年鉴》获悉,杏宇登录中国有4亿左右慢性眼病患者,而只有3.6万名眼科医生,门诊量超过1.1亿,住院患者超过450万。患有糖尿病视网膜病变的患者往往无法及时获知病情,因此早筛早治是慢病管理的关键,但现今医疗资源无法满足需求,导致许多病人到晚期才能发现治疗,但往往为时已晚,为国家医保带来巨大的不必要负担,严重影响该人群的劳动能力。

体素科技VoxelCloud-Retina眼科全病种筛查解决方案致力于眼科疾病的筛查,通过眼底相片,结合病人信息,全面检查主要慢性眼底疾病病灶,除了糖尿病视网膜病变、糖尿病黄斑水肿、青光眼、白内障、老年黄斑变性等病灶特征,还包括微血管瘤,视网膜内出血,硬性渗出, 棉絮斑,视网膜外出血,新生血管,激光斑,玻璃膜疣,玻璃体混浊等十余种病灶病变。对其他病变亦能做到预警,以全病种为基础的眼科全病种筛查解决方案,可以全面可靠,杏宇官网高效便捷地赋能眼科、内科或内分泌科医生或护理人员,应对各种眼底疾病进行初筛。

目前全国很多偏远地区或社区医院、体检中心等相对来说没有较强的医生资源,能掌握眼底阅片的医生更是数量甚少,因此人工智能阅片技术能为这样的机构提供更多的服务。体素科技VoxelCloud Retina眼科全病种筛查解决方案的诞生为国家医疗资源紧缺做出了巨大贡献,也丰富了社区医院、体检中心等医疗机构检测手段,服务更多的病人。

体素科技VoxelCloud-Retina眼科全病种筛查解决方案技术理论

体素科技VoxelCloud-Retina眼科全病种筛查解决方案的研发涉及和采纳了深度学习、图像处理及医学成像等多个领域的前沿技术。整体构架分为如下模块。

· 质控模块。根据输入视网膜图片, 本方案首先检测图片质量, 后续步骤只针对拍摄合格的图片进一步进行。由于质控模块从输入中排除了模糊或噪点, 光照差或其他质量不合格图片,最终结果输出的有效性得以保证。

· 病灶和疾病分类。针对质控模块判断合格的图片, 本方案判断图片中是否存在和眼部相关的病灶或疾病并对其分类。为了达到全病种筛差目的, 本方案涵盖多种病灶和疾病,即包含糖网相关病灶以及糖网诊断分级, 又包含其他常见眼病的判断,杏宇注册登录 如青光眼,黄斑病变等。

· 眼底结构检测, 分割和测量。针对质控模块判断合格的图片,本方案检测并且进一步分割眼底重要解剖结构,如视盘视杯和黄斑的位置,大小以及轮廓, 以及视网膜血管分割, 并测量出杯盘比例。这些信息被直观的显示在用户界面里以辅助用户判断眼底状况。

· 眼底异常区域分割。针对质控模块判断合格的图片, 本方案判断眼底是否存在异常区域并对其进行分割。 异常区域不仅包括不同已知病变或疾病, 还包括可能存在的, 与训练集中正常图片很不一致的眼底其它形态或结构异常。目前我们在眼底黄斑区域附近进行异常区域的检测和分割。

体素科技VoxelCloud-Retina眼科全病种筛查解决方案是一个基于大量前沿深度学习算法和技术的完整解决方案。 从方案设计上, 我们创新的加入一个图像质量质检模块, 从而保证了系统的鲁棒性和输出的有效性。我们的方案可以产生多种互补的输出信息, 如疾病分类, 眼底结构的分割, 以及眼底异常的分割, 从而多角度的辅助用户判断眼底状况。

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