胃癌是我国临床最常见的消化道恶性肿瘤之一。据统计，国内胃癌发病率占恶性肿瘤的第3位，病死率占第2位。由于早期胃癌无特异性症状和体征，少数人会有恶心、呕吐或类似溃疡病的上消化道症状，但难以引起足够重视。大部分患者发现时已为进展期。因此，确定高危人群，提高胃癌的早期诊断率是提高患者存活率的关键。

近年来随着深度学习、机器学习算法、硬件水平和数据库的提升，人工智能技术迎来第三次发展热潮，在医学领域能够为医疗诊断提供有力辅助。本研究小组研究构建了智慧胃癌影像识别与诊断生成系统。系统分为以下模块：（1）从上传的CT影像序列中提取出胃部图像；（2）对胃部图像进行病灶检测；（3）通过胃部图像和检测所得病灶区别生成医学诊断报告。

技术方案：

本系统（1）聚焦胃体在胃体与病灶在位置上建立相对位置关系，并在输入模型中增加两个通道用于存放该位置信息，以与原图像完成连接是实现图像的位置编码工作。（2）采用基于自注意力机制的多尺度特征融合方法从复杂的胃部影像中挖掘到细小病灶的高级语义信息进行医学诊断报告生成。

技术指标

本系统（1）病灶检测率达到0.875；（2）分期准确率达到70.81%；（3）充分结合专家先验知识准确定位病灶的位置、深浅程度和癌症分期，自动生成诊断书描述准确率达到74.52%。

希望合作企业类型：

智慧医疗公司