概览
随着 COVID-19 呈指数级传播，CT 影像部门承受着巨大压力，医生通常需要 5-15 分钟才能完成一次 CT 扫描结果分析。
借助这项 CT 影像分析技术，将能够以大约 96% 的准确率通过 CT 扫描识别冠状病毒肺炎特征，整个测试只需 3-4 秒。 其检测速度至少是人工检测的 60 倍，能够在提高病毒检测程序效率的同时，保持较高的准确率。 目前，中国有 160 多家公共机构正在使用这项技术。 截至 2020 年 3 月 14 日，该系统分析的 CT 影像量已超过 240,000 个（平均每天约 13,000 个）。
CT 影像分析技术
这项 CT 影像分析技术以深度学习算法为基础，采用 5,000 个 CT 影像进行训练，已在中国多家医院完成测试。 CT 影像分析训练过程包括训练和分析。 学习内容包括 COVID-19 肺炎、普通肺炎和其他情况之间的区别。 该技术能够根据输入的 CT 影像预测患 COVID-19 肺炎和普通肺炎的可能性。 这项 CT 影像分析技术还可以输出病变掩模和受影响的肺体积比，帮助医生有效地评估 COVID-19 患者的病情发展或治疗情况。
准确率和精度
算法准确率指数
● 准确率 = 0.96
● F1 得分 = 0.97
● 精度 = 0.97
● 召回率/灵敏度 = 0.98
● 特效度 = 0.98
算法速度指数
● 约 10 秒钟完成胸部薄层 CT 扫描。
● 约 5 秒钟完成胸部厚层 CT 扫描。
易于部署
两种部署方法
1. 阿里云达摩院联合 PACS 应用合作伙伴，提供完整的云端成像解决方案。
2. 阿里云达摩院提供基于阿里云全球区域化部署的算法服务。 东道国/地区当地服务商提供云端成像应用，阿里云达摩院提供算法服务。
开始部署
● 部署 CT 影像分析算法：3 个工作日
● 部署云 PACS：10 个工作日
公共研究机构可免费使用
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