"技术日报记者傅晓波"
该记者从Xiamen大学电子科学与技术系获悉,Chu Xiaobo教授在电子科学系的团队利用云计算和人工智能开发了一个智能云层脑成像系统,该系统包括原始数据处理、图像重建、自动统计分析和磁共振设备人工智能零代码编程功能,已成功应用于临床研究,近日来,该团队分析了云共振成像系统的技术路径和应用,研究结果已发表在权威期刊《磁共振快报》上。
Ku Xiaobo解释说,磁共振是医学诊断的重要工具之一,但临床注意力集中在图像质量上,忽略了非常宝贵的设备原始数据,大量数据没有得到充分利用,这取决于收集和信号特性的条件,此外,医院之间的技术和资源水平差异导致数据处理不一致,可能影响诊断的准确性。
为解决这一问题,Ku Xiaobo小组结合边际计算和街区链等尖端技术,提议利用先进的人工智能算法,开发云地磁共振成像系统,为放射学家提供简单高效的成像分析工具。
“云共振成像系统的第一代系统——智能云脑成像系统——目前正在运行。” Ku Xiaobo导言支持不同供应商对磁共振数据的预处理、量化和分析,还提供实际功能,如自动分析用于发现疾病的生物标志、颜色3D可视化、算法验证等。
据报告,云共振成像系统计划接受四代发展课程,逐步改善基础设施布局和系统性能,最终利用虚拟现实生成诊断和治疗方案,加强现实等,满足涵盖所有医疗机构的远程网络传输条件。
长期以来,医疗机构从成像扫描仪获得的磁共振原始数据数量庞大,储存在当地,占用了大量网络宽带和存储设备,限制了医疗数据共享和跨机构研究。 利用云共振成像系统,大量原始数据可以上传到云计算服务器或本地边端节点,从而导致完成一些高级任务,如快速图像重建、物理信息数据合成培训,以及通过浏览器或用于疾病诊断和报告撰写的移动设备向地方云中放射学家分发。
值得一提的是,云共振成像系统是综合先进算法和强力硬件的在线平台,只能通过浏览器进入,无需安装任何程序,而且第一代系统演示已在网上张贴,并在多个医院成功实施。
(a) 图像重建与评级系统在线,(b) 波谱定量分析系统,(c) 图像标记系统,(d) 视觉神经网络设计和培训系统。
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