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基于胸部CT影像的多模态人工智能辅助肺炎鉴别诊断系统及终端 

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申请/专利权人:复旦大学附属中山医院

摘要:本发明提供一种基于胸部CT影像的多模态人工智能辅助肺炎鉴别诊断系统及终端,利用涵盖10种肺炎类型的训练样本中的胸部CT图像以及临床文本信息分别构建影像分类器以及非影像分类器,以建立肺炎鉴别诊断模型;基于肺炎鉴别诊断模型,根据输入的肺炎病例的胸部CT图像以及临床文本信息,获得对应的肺炎鉴别结果。本发明可实现鉴别10种肺炎类型,并且准确性极高。临床医生可依据此诊断结果,有针对性地制定微生物送检或诊断策略,实施目标性抗感染治疗,从而显著减少不必要的抗菌药物使用,提升治疗效果以及减少误诊漏诊。

主权项:1.一种基于胸部CT影像的多模态人工智能辅助肺炎鉴别诊断系统,其特征在于,所述系统包括:训练样本获取模块,用于收集涵盖10种肺炎类型的多个肺炎病例,并将每个肺炎病例的胸部CT图像以及临床文本信息分别作为标记有对应肺炎类型标签的训练样本;模型构建模块,连接所述训练样本获取模块,用于基于各训练样本中的胸部CT图像以及临床文本信息分别构建影像分类器以及非影像分类器,以建立肺炎鉴别诊断模型;诊断模块,连接所述模型构建模块,用于基于肺炎鉴别诊断模型,根据输入的肺炎病例的胸部CT图像以及临床文本信息,获得对应的肺炎鉴别结果。

全文数据:

权利要求:

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