哈尔滨工业大学联合哈尔滨医科大学14日发布消息，两校联合研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”，该系统阅片效率是人工阅片速度的30倍，新冠肺炎相关病变检测准确率基本达到了医生水平，可以定量评估病变范围。
新冠肺炎疫情爆发以来，快速检查并妥善收治新冠肺炎患者，是遏制新冠病毒传播，阻止病毒扩散的关键。
由于新冠肺炎患者肺部CT图像上有较为典型的征象，可以作为新冠肺炎快速诊断和病情评估的重要依据，因此哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院邬向前教授联合哈尔滨医科大学附属第二医院影像科李萍教授，成立哈工大-哈医大联合攻关小组，研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”。
联合攻关小组紧急联系中国多家医院，收集177000多张肺部CT图像，其中包括来自新冠肺炎患者的近40000张图像。
联合攻关小组克服了各种困难，经过多天通宵达旦努力工作，仅用了一周左右的时间就初步研发成功可用于诊断评估新冠肺炎的CT图像自动分析系统。
该系统可以自动检测CT图片上新冠肺炎相关病变，并估算病变区域在整个肺部的比例，为新冠肺炎患者的筛查和病情评估提供了依据。这些信息，在人工阅片时无法得到。
该系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院进行部署试用。李萍教授说：“该系统具有非常优越的性能，其阅片效率差不多是人工阅片速度的30倍，新冠相关病变检测准确率基本达到了医生水平，尤其可以定量的评估病变的范围对临床诊断非常有意义。”
联合攻关小组将在新冠肺炎疫情结束后，继续紧密合作，进一步深入研究，尽快将该系统扩展为通用的CT医学图像分析系统，使其能自动检测和分析不同部位CT图像上的各种病变，从而促进人工智能在临床医学影像诊断的广泛应用。
