“智医慧影”——面向基层医疗的多功能辅助诊断平台

吉林大学

安海宁，唐雄风，曹彦龙，吕文博，宋逍怡

1 作品介绍

“智医慧影”—面向基层医疗的多功能辅助诊断平台针对基层医院提供关于医学影像的远程医疗和辅助诊断服务，可实现常见骨科疾病（骨折等）的自动识别、检测及诊断，并将拓展至皮肤病，尤其是皮肤癌自动筛查等应用。相比目前市面上的智能辅助诊疗软件，本产品搭载集成化的一体式诊断系统，可同步完成医学图像采取、智能识图、自动分析等操作。对比国内医疗成像设备厂商配套的智能诊断平台，本产品具有外接拓展功能、便携性及高性价比。

“智医慧影”诊断仪如图1所示

图1 “智医慧影”诊断仪

本产品由本地端和云端两部分组成，本地端包含硬件平台和软件系统，可完成采集信息并提供智能辅助诊断的任务。

硬件主要由显示屏、输入设备和Jetson TX2嵌入式人工智能开发模块构成。本团队在Jetson TX2模块基础上进行二次开发，实现了医学影像、数据分析等功能。在实际使用中，医生可以使用手机电脑或输入设备将患者信息输入产品中，如CT、X光片或其他医学数据，“智医慧影”使用人工智能算法对输入的信息进行处理与分析，并通过显示屏反馈给医生。

边缘计算模块Jetson TX2实物如图2所示，

图2 边缘计算模块Jetson TX2

在软件系统的设计上本产品追求简单易用、方便快捷，凸显产品的主要功能，次要功能通过下拉菜单等方式进行隐藏处理。

系统主页有医学影像分析、远程医疗和医学数据分析三个功能选项。“智医慧影”结果显示界面如图3所示。

图3 “智医慧影”结果显示界面

2 技术原理

本产品使用人工智能方法自动分析和处理医学图像，集成了多种AI算法，其中医学图像语义分割技术可以根据图像的形状、颜色、纹理等特征将医学图像中感兴趣的区内结构自动提取处理；病灶目标检测技术可以自动从医学图像中把患者病变的区域检测出来，从而帮助医生快速获取关键信息，从而提高诊断效率和准确率。“智医慧影”技术方案流程如图4所示。

图4 “智医慧影”技术方案流程

2.1 医学影像语义分割

医学影像语义分割技术可以自动将医学图像感兴趣区（ROI）标注出来，在医学图像处理和计算机辅助诊断领域起着关键的作用。目前该方法被广泛应用到辅助医疗和自动化诊断领域。

语义分割结果展示如图5所示。

图5 语义分割结果展示

2.2 病灶目标检测

使用YOLOv3算法实现对肺结节的检测。针对病灶检测算法普遍存在的运算速度慢等缺点，使用YOLO的one-stage方法，将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。通过这种方式，YOLO可实现45 FPS的运算速度，完全满足实时性要求。

YOLOv3检测肺结节结果如图6所示。

图6 YOLOv3检测肺结节结果展示

3 创新点

医学影像诊断是重要的医疗基础支撑，然而目前基层医院医学影像诊断等待时间较长，影像医生负荷严重，而本产品针对性地解决了以上问题，具有三大创新点（图7）。

图7 “智医慧影”三大创新点

3.1 系统化诊断平台

本产品采用结构化设计，集成了多种AI算法，可满足不同医学场景的需求，医生可以根据不同医学影像的特征，自主选择多种辅助诊断方法。

3.2 热图辅助技术

本产品创新性地将热图分析应用到医学诊断预测中，使用自主研发的热图辅助技术能够精准定位病灶（医学影像用不同热度表示病灶出现的概率，同时给出可能的病因），有效提高医生的诊断效率。

3.3 边缘端隐私保护技术

目前主流的医学辅助产品均采用云计算方案，涉及大量数据传输，容易泄露患者隐私，而本产品针对基层医疗现状，采用边缘端隐私保护技术，医疗数据在本地计算，大大降低了泄露患者隐私的风险。同时，在远程传输数据时，使用联邦学习技术，通过神经网络对数据脱敏和加密后再行传输，具有极高的安全性。

4 应用前景

我国“十三五”规划健康中国战略已经将智慧医学及提高分级诊疗卫生服务能力作为重要建设内容，本产品结合现有人工智能技术、5G通信技术进行软硬件集成化处理，目标用户群体是基层医疗机构及个人，市场容量大、潜力大。