人工智能病理辅助诊断系统

恒扬人工智能病理辅助诊断系统通过将深度学习CNN卷积神经网络算法与强大的GPU运算平台相结合,可快速地分析、提取出数字病理切片中的病灶特征、并进行位置标注和量化记数,协助病理医生高效地完成疑似病症的预判和诊断。借助AI技术,恒扬人工智能病理辅助诊断系统能够让顶级病理医生最大限度地发挥专家能力,从简单重复性、机械性的繁重工作负荷中解脱出来,同时也会促使优质医疗资源快速下沉,让基层医生迅速提升诊疗水平,减少基层医院病理科误诊漏诊率。

  • 产品概述

  • 典型应用

恒扬人工智能病理辅助诊断系统通过将深度学习CNN卷积神经网络算法与强大的GPU运算平台相结合,可快速地分析、提取出数字病理切片中的病灶特征、并进行位置标注和量化记数,协助病理医生高效地完成疑似病症的预判和诊断。借助AI技术,恒扬人工智能病理辅助诊断系统能够让顶级病理医生最大限度地发挥专家能力,从简单重复性、机械性的繁重工作负荷中解脱出来,同时也会促使优质医疗资源快速下沉,让基层医生迅速提升诊疗水平,减少基层医院病理科误诊漏诊率。

诊断内容

系统优势



抗酸结核杆菌智能诊断

TB-AI 的网址为 http://tb.semptian.com:8008/ 点击试用抗酸染色结核杆菌数字病理智能诊断系统--TB-AI  

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诊断内容

主要针对抗酸染色的数字病理切片中是否存在结核杆菌进行识别和标注,诊断内容包括:

  • 对抗酸染色数字病理切片样本进行完整扫描检测,根据是否有发现结核杆菌来判断样本属于阳性还是阴性;

  • 在数字切片中标注检测到的结核杆菌位置区域,辅助病理医生对杆菌目标快速定位,提高结核杆菌的检测效率和判定精准度;

  • 对数字切片中发现的结核杆菌目标进行计数,实现可视化结果统计,为诊断结果进行有效的量化评估提供数据依据。

诊断流程

基于深度学习的人工智能病理辅助诊断在实现上分成训练和诊断两个阶段。训练是将人类专家的知识转化为机器可以理解的知识的过程。训练时使用的是标签化的样本数据,是对专家标注过的病理图片进行图像处理后生成。通过使用大量的标注图片生成的标签数据对机器进行训练,人工智能病理辅助诊断系统能够具备与专家相媲美的诊断能力。

完成第一阶段的训练后,人工智能病理辅助诊断系统可作为辅助诊断工具应用于临床。系统读取数字病理图像,遍历检测整个数字切片,把检测到的结核杆菌进行统计计数并把位置区域坐标信息保存成文件,提供给病理医生做最终诊断。如果病理医生认为机器诊断结果错误,系统会自动把数字样本加入诊断网络的训练集,重新学习,不断提升机器的诊断能力。

具体的诊断过程如下:

  • 用切片扫描仪对已经做好染色的切片进行扫描,扫描生成一个大约200亿像素的数字化病理图片。

  • 诊断机把数字化病理图片切割成若干小图片。

  • 诊断机对每个小图片进行推理,对所有小图片是否有检测出结核杆菌进行分类。

  • 诊断机收集所有检测到结核杆菌的小图片的信息,进行结核杆菌目标辨析并计数,标注出位置区域坐标,上报机器诊断结果。

诊断结果