【摘 要】
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肺炎通常是由病毒、细菌等类似病原体引发的肺部感染性病变,对人体的威胁程度较大。2019年12月,新型冠状病毒肺炎（Coronavirus disease 2019,COVID-2019）爆发并在全球范围内传播,肺炎的快速准确诊断已成为当前的一个重要研究领域。肺炎的诊断方法一般包括病原性检测、血常规、影像学筛查等,但存在手段冗杂、确诊时间长、漏检率高等问题,阅片诊疗医生工作量大。因此采用人工智能技术
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肺炎通常是由病毒、细菌等类似病原体引发的肺部感染性病变,对人体的威胁程度较大。2019年12月,新型冠状病毒肺炎（Coronavirus disease 2019,COVID-2019）爆发并在全球范围内传播,肺炎的快速准确诊断已成为当前的一个重要研究领域。肺炎的诊断方法一般包括病原性检测、血常规、影像学筛查等,但存在手段冗杂、确诊时间长、漏检率高等问题,阅片诊疗医生工作量大。因此采用人工智能技术辅助阅片诊疗医生初步筛查肺炎患者具有重要的理论研究意义和实际应用价值。论文的主要研究内容包括以下几个部分:（1）分析了国内外肺炎诊断技术的现状以及基于放射影像的病灶筛查、肺炎诊断等相关算法。（2）针对单一采用放射影像检查的方法所存在的漏检率高、确诊时间长的问题设计了一种基于文本检查结果和计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）影像的多模态肺炎辅助诊断方案,文本检查结果包括病原学检测报告、患者既往病史。（3）研究了以CT影像为核心,融合病原学检测报告和患者既往病史信息等多元化特征的肺炎诊断GIVMT（Google Inception V3 MLP Text）模型。基于上述思想,使用Python和Bootstap设计并实现了一个多模态肺炎辅助诊断系统,该辅助诊断系统显示和处理CT影像数据,支持DICOM3.0,实现了数据预处理、多平面重建（MPR）、病灶筛查、随访对比等功能。系统自动识别和计算由CT设备或医学影像存储与传输系统（PACS）传输的DICOM影像数据,结合同一患者的检测报告及既往病史,优化计算结果后,将其作为诊疗建议可视化提供给阅片诊疗医生,辅助医生完成阅片诊疗工作。以平均值法统计某医院10位医生在使用系统前后的阅片情况,平均每天阅片量由45.2例增加为60.3例,提高了阅片效率。
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