计算机辅助技术在肿瘤诊断领域取得新进展

我省科技支撑计划支持计算机辅助诊断技术在多个临床领域深入开展应用研究，由西南交通大学与四川省人民医院联合开展的“超声及声学造影特征提取与半监督聚类集成学习方法在甲状腺肿瘤诊断中的应用研究”项目，将临床医学知识和图像认知技术有效结合，提高了甲状腺结节超声诊断效果，成果达到国内先进水平，为建立该领域智能化辅助专家诊疗系统奠定基础。

该项目一是实现了计算机辅助半自动图像分割，建立了甲状腺超声数据的标准化描述体系，在临床应用中能够准确、有效地开展甲状腺超声图像目标定位。二是发现了病理特征和对应图像特征的量化关系，建立了图像特征与专家知识及病理结果的关联方法，提出了基于专家经验判断的数学描述模型并构建特征标记与诊断模型，为甲状腺结节的识别提供了有效的解决方案。三是构建了国内外已公开最大的甲状腺超声诊断分级数据库，已纳入500个临床病例，为计算机辅助诊断提供了专业医学标准。

项目成果将广泛应用于手术方案制定和仿真、病理研究、解剖参考、放疗计划中的病症定位、预后评估等临床领域。