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澳门大学昨日宣布,该校科技学院王百键教授及机电工程系博士生晏涛开发出一种基于多尺度卷积神经网络的智能自动诊断系统,能乐成区分新型冠状病毒肺炎和其他常见的肺炎,诊断速率比医生快快要60倍,为肺炎检测带来新的可行方案。该研究刚获国际科学期刊Chaos,Solitons&Fractals揭晓。

王百键教授及博士生晏涛于疫情初期便与湖北省襄阳市中心医院放射科、襄阳市第一人民医院的放射科互助,基于两间医院的核检个案与CT图像,研发出一种基于多尺度卷积神经网络的自动诊断系统。验证结果表明,该智能诊断系统能乐成区分新型冠状病毒肺炎和其他常见的肺炎,其诊断能力与经验丰富的放射科医生相当,但诊断速率却比医生快快要60倍。

此外,团队还进一步拓展该系统的功效,他们开发的多类肺炎诊断算法及新型冠状病毒肺炎严重性展望算法已靠近完成。不久后,该智能系统将可具有区分正常肺部与五种常见肺炎及对新冠病毒肺炎患者举行严重性展望的能力。

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新冠肺炎病者及通俗肺炎病者的胸部电脑断层扫描图像,以及智能诊断系统发生的肺炎部位识别图。(澳门大学提供图片)

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