澳門大學昨日宣布，該校科技學院王百鍵教授及機電工程系博士生晏濤開發出一種基於多尺度卷積神經網絡的智能自動診斷系統，能成功區分新型冠狀病毒肺炎和其他常見的肺炎，診斷速度比醫生快將近60倍，為肺炎檢測帶來新的可行方案。該研究剛獲國際科學期刊Chaos,Solitons&Fractals發表。
王百鍵教授及博士生晏濤於疫情初期便與湖北省襄陽市中心醫院放射科、襄陽市第一人民醫院的放射科合作，基於兩間醫院的核檢個案與CT圖像，研發出一種基於多尺度卷積神經網絡的自動診斷系統。驗證結果表明，該智能診斷系統能成功區分新型冠狀病毒肺炎和其他常見的肺炎，其診斷能力與經驗豐富的放射科醫生相當，但診斷速度卻比醫生快將近60倍。
此外，團隊還進一步拓展該系統的功能，他們開發的多類肺炎診斷算法及新型冠狀病毒肺炎嚴重性預測算法已接近完成。不久後，該智能系統將可具有區分正常肺部與五種常見肺炎及對新冠病毒肺炎患者進行嚴重性預測的能力。
新冠肺炎病者及普通肺炎病者的胸部電腦斷層掃描圖像，以及智能診斷系統產生的肺炎部位識別圖。（澳門大學提供圖片）
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