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XM-517D病理肺模型 ? XM-517D病理肺模型（肺部病變模型）顯示由微生物感染引起的肺系統疾病（肺膿腫、肺炎和結核），在模型的表面是黑色顯示吸煙的可見的影響，腫瘤也顯示出優良的細節。 尺寸：2/3自然大，19×11×11cm 材質：PVC材料

東北大學醫學影像智能計算教育部重點實驗室團隊研發的肺部精準診療醫學影像AI-VR 輔助診療系統適用于肺部醫療、肺部手術術前規劃、術中導航、教學、肺部CT圖像分割等醫學臨床領域。傳統的肺部醫療診斷中，主要是通過觀察肺部二維切片圖像去發現病原體，往往只能靠醫生的經驗來判斷，而具體病灶何在、幾何形狀、大小及周圍生物組織，是無法通過二維圖像去觀察，其術前分析與方案設計是借助二維肺部CT影像或計算機成像來觀察判斷，缺乏沉浸感、立體感和交互性。基于虛擬現實技術并結合實驗室的技術與數據儲備優勢，開發了一套基于VR的AI肺部輔助手術系統，致力于肺部三維重建，為醫療人員更好地解決了醫生面對大型手術準備不足的問題。

本項目旨在開發出國際領先的儀器設備，實現基于激光超極化惰性氣體的MRI肺部疾病診斷需要的新材料、新技術、新設備和新方法，研制既適合低場永磁MRI也適合高場超導MR的肺部成像的關鍵部件。該技術在獲取肺部疾病的信息的同時具有無創性、無射線輻射、精準診斷、早期診斷等優點，在新一代信息技術肺部疾病的診療中有非常重要的應用價值。

按照《新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第五版修正版）》，湖北省增加了“臨床診斷病例”分類，對疑似病例具有肺炎影像學特征者，確定為臨床診斷病例，以便患者能及早按照確診病例相關要求接受規范治療，進一步提高救治成功率。因此，對患者的影像學分析在確定“臨床診斷病例”上就具有極為重要的意義。 根據國家指南這一重要變化，西安交通大學第一附屬醫院影像學郭佑民團隊，在前期承擔國家衛健委重大行業專項《基于“數字肺”的呼吸系統疾病評價體系與診斷標準研究》基礎上，針對新冠肺炎肺部影像學特點與醫學成像技術公司合作，第一時間研發了新冠肺炎肺部感染輔助診斷系統，實現了對新冠肺炎感染者肺內病變部位快速檢出、定量評價病變范圍和病變演變過程評估 CT掃描是新冠肺炎診斷的重要環節，已成為確定“臨床診斷病例”的重要標準。但是在影像診斷過程中，每位患者的CT檢查多達幾百幅甚至上千幅圖像，單靠影像診斷醫師從龐雜的圖像特征中篩選出新冠肺炎所具有的特征，不僅要求醫師具備肺炎診斷與鑒別診斷的經驗，還需要相當的觀察時間，嚴重影響病例篩查的效率。 同一患者3次檢查結果對比，紅色區域為病變，相比較病變體積逐漸縮小，提示病情好轉。  同一患者3次檢查結果對比，紅色區域范圍增大，數目增多，提示病變進展，同時還能觀測到病變密度的變化。  圖為同一患者4次檢查結果對比，圖中紅色區域體積逐漸增大，提示病情進展。 郭佑民教授團隊利用AI技術為新冠肺炎的影像診斷“賦能”。依托專家訓練，人工智能結合傳統的計算機視覺技術，對新冠肺炎患者肺部病變區域進行分割、計算，可以同時獲取病變區域的體積、密度、磨玻璃成分等定量參數，尤其是對于患者隨訪的數據，可以實時進行圖相配準，精準定位病灶位置、大小，方便比較病變的消長。  通過臨床試驗發現，該系統能夠輔助臨床醫生對新冠肺炎進行快速診斷，并能提供智能診斷報告，適應阻斷疫情擴散蔓延的公共衛生緊急應對要求，具有很好的臨床應用效果。該系統已在包括華中科技大學協和醫院等多家醫院部署，為了鼎力支持抗“疫”一線，新冠肺炎輔助診斷系統將開放全國同行免費使用。

四川大學華西醫院2020年3月13日對“肺部多病變CT影像AI篩查與輔助診斷系統”進行測試，該系統能迅速高效地對患者胸部CT影像做出分析，發現具有“肺結節、肺癌、結核、病毒性肺炎、細菌性肺炎”等病癥的影像特征。 該技術依托于“疾病流行病學大數據研究平臺”，在華西生物醫學大數據中心的牽頭下，匯聚近20家醫療機構的醫學研究支持，基于人工智能深度學習技術，數據來自臨床確診病例，數據的遴選、標注由華西醫院放射科影像專家完成。技術研發到測試用時不到30天。CT影像是臨床診斷包括新冠肺炎在內的肺部病變的重要依據，但一名患者的肺部CT影像數量在500張左右，導致醫生診斷過程中工作量很大。 查看原文

已有樣品/n武漢物理與數學研究所研制的肺部磁共振成像儀器不僅能對肺部結構進行成像，而且能提供肺部氣體交換的功能信息，從而可以用于病灶早期研究和診斷分析，該肺部氣體交換功能信息是目前所有其他影像學方法都無法提供的。該肺部磁共振成像儀器系統由超極化氣體裝置和—套多核多通道MRI系統組成，并包括相應的數據處理和圖像重建技術