吉林大學

安海寧，唐雄風，曹彥龍，呂文博，宋逍怡

1 作品介紹

“智醫(yī)慧影”—面向基層醫(yī)療的多功能輔助診斷平臺針對基層醫(yī)院提供關于醫(yī)學影像的遠程醫(yī)療和輔助診斷服務，可實現(xiàn)常見骨科疾?。ü钦鄣龋┑淖詣幼R別、檢測及診斷，并將拓展至皮膚病，尤其是皮膚癌自動篩查等應用。相比目前市面上的智能輔助診療軟件，本產(chǎn)品搭載集成化的一體式診斷系統(tǒng)，可同步完成醫(yī)學圖像采取、智能識圖、自動分析等操作。對比國內(nèi)醫(yī)療成像設備廠商配套的智能診斷平臺，本產(chǎn)品具有外接拓展功能、便攜性及高性價比。

“智醫(yī)慧影”診斷儀如圖1所示

圖1 “智醫(yī)慧影”診斷儀

本產(chǎn)品由本地端和云端兩部分組成，本地端包含硬件平臺和軟件系統(tǒng)，可完成采集信息并提供智能輔助診斷的任務。

硬件主要由顯示屏、輸入設備和Jetson TX2嵌入式人工智能開發(fā)模塊構成。本團隊在Jetson TX2模塊基礎上進行二次開發(fā)，實現(xiàn)了醫(yī)學影像、數(shù)據(jù)分析等功能。在實際使用中，醫(yī)生可以使用手機電腦或輸入設備將患者信息輸入產(chǎn)品中，如CT、X光片或其他醫(yī)學數(shù)據(jù)，“智醫(yī)慧影”使用人工智能算法對輸入的信息進行處理與分析，并通過顯示屏反饋給醫(yī)生。

邊緣計算模塊Jetson TX2實物如圖2所示，

圖2 邊緣計算模塊Jetson TX2

在軟件系統(tǒng)的設計上本產(chǎn)品追求簡單易用、方便快捷，凸顯產(chǎn)品的主要功能，次要功能通過下拉菜單等方式進行隱藏處理。

系統(tǒng)主頁有醫(yī)學影像分析、遠程醫(yī)療和醫(yī)學數(shù)據(jù)分析三個功能選項?！爸轻t(yī)慧影”結果顯示界面如圖3所示。

圖3 “智醫(yī)慧影”結果顯示界面

2 技術原理

本產(chǎn)品使用人工智能方法自動分析和處理醫(yī)學圖像，集成了多種AI算法，其中醫(yī)學圖像語義分割技術可以根據(jù)圖像的形狀、顏色、紋理等特征將醫(yī)學圖像中感興趣的區(qū)內(nèi)結構自動提取處理；病灶目標檢測技術可以自動從醫(yī)學圖像中把患者病變的區(qū)域檢測出來，從而幫助醫(yī)生快速獲取關鍵信息，從而提高診斷效率和準確率?！爸轻t(yī)慧影”技術方案流程如圖4所示。

圖4 “智醫(yī)慧影”技術方案流程

2.1 醫(yī)學影像語義分割

醫(yī)學影像語義分割技術可以自動將醫(yī)學圖像感興趣區(qū)（ROI）標注出來，在醫(yī)學圖像處理和計算機輔助診斷領域起著關鍵的作用。目前該方法被廣泛應用到輔助醫(yī)療和自動化診斷領域。

語義分割結果展示如圖5所示。

圖5 語義分割結果展示

2.2 病灶目標檢測

使用YOLOv3算法實現(xiàn)對肺結節(jié)的檢測。針對病灶檢測算法普遍存在的運算速度慢等缺點，使用YOLO的one-stage方法，將物體分類和物體定位在一個步驟中完成。YOLO在輸出層回歸bounding box的位置和bounding box所屬類別，從而實現(xiàn)one-stage。通過這種方式，YOLO可實現(xiàn)45 FPS的運算速度，完全滿足實時性要求。

YOLOv3檢測肺結節(jié)結果如圖6所示。

圖6 YOLOv3檢測肺結節(jié)結果展示

3 創(chuàng)新點

醫(yī)學影像診斷是重要的醫(yī)療基礎支撐，然而目前基層醫(yī)院醫(yī)學影像診斷等待時間較長，影像醫(yī)生負荷嚴重，而本產(chǎn)品針對性地解決了以上問題，具有三大創(chuàng)新點（圖7）。

圖7 “智醫(yī)慧影”三大創(chuàng)新點

3.1 系統(tǒng)化診斷平臺

本產(chǎn)品采用結構化設計，集成了多種AI算法，可滿足不同醫(yī)學場景的需求，醫(yī)生可以根據(jù)不同醫(yī)學影像的特征，自主選擇多種輔助診斷方法。

3.2 熱圖輔助技術

本產(chǎn)品創(chuàng)新性地將熱圖分析應用到醫(yī)學診斷預測中，使用自主研發(fā)的熱圖輔助技術能夠精準定位病灶（醫(yī)學影像用不同熱度表示病灶出現(xiàn)的概率，同時給出可能的病因），有效提高醫(yī)生的診斷效率。

3.3 邊緣端隱私保護技術

目前主流的醫(yī)學輔助產(chǎn)品均采用云計算方案，涉及大量數(shù)據(jù)傳輸，容易泄露患者隱私，而本產(chǎn)品針對基層醫(yī)療現(xiàn)狀，采用邊緣端隱私保護技術，醫(yī)療數(shù)據(jù)在本地計算，大大降低了泄露患者隱私的風險。同時，在遠程傳輸數(shù)據(jù)時，使用聯(lián)邦學習技術，通過神經(jīng)網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)脫敏和加密后再行傳輸，具有極高的安全性。

4 應用前景

我國“十三五”規(guī)劃健康中國戰(zhàn)略已經(jīng)將智慧醫(yī)學及提高分級診療衛(wèi)生服務能力作為重要建設內(nèi)容，本產(chǎn)品結合現(xiàn)有人工智能技術、5G通信技術進行軟硬件集成化處理，目標用戶群體是基層醫(yī)療機構及個人，市場容量大、潛力大。