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肺结节ct影像人工智能辅助分析系统

疾病背景

肺癌新发病数第一，死亡人数第一
  • 新发肺癌病例82.8万,肺癌死亡病例65.7万[1] 。
  • 肺癌早期5年生存率可到90%以上，晚期5年生存率不足10%。
医学影像ai有望成为肺结节影像学评估的得力助手
  • 影像学诊断人才资源紧缺。
  • 医生阅片时间长，阅片效率有待提高。
  • 传统定性分析存在误差，很多微小定量变化难以肉眼判断。
  • 人工阅片易存在误诊、漏诊现象。

产品优势

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  • 95
    %
    检出率
  • 87.4
    %
    准确率
  • 30
    秒
    自动化分析
  • 识别

                肺结节精准检出

  • 监测

    肺结节病灶智能化精准跟踪与动态随访评估

  • 洞察

           精准鉴别肺结节良恶性

  • 算法

    影像指标精准、自动、量化分析（大小，密度等）

专业验证

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  • 大样本建模和验证，肺结节评估性能卓越

    20,000 例病理确诊病例的术前肺结节影像数据训练建模和验证。
    秒级精准勾勒病灶轮廓，体积计算精确至0.001mm3。

适用人群

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    肺结节患者

  • c2_icon07-960.svg

    进行ldct/ct筛查的
    肺癌高危人群

样本采集与服务流程

样本采集
  • ct-dicom数据
服务流程
  • 检测咨询
  • ct-dicom
    数据上传
  • 检测及分析
  • 出具报告
  • 报告解读

参考文献

  • [1] 2015年中国恶性肿瘤流行情况分析. 中华肿瘤杂志, 2019;41(1).
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