PET/CT图像的人工智能报告系统

需求的背景和应用场景

在临床诊断中，PET/CT图像是一种重要的医学影像技术，广泛应用于肿瘤、神经系统疾病、心血管疾病等多种疾病的诊断与评估。目前，这些图像的判读主要依赖医生的经验和专业知识，涉及对体部和头部图像的详细分析，包括定位病灶、测量标准化摄取值（SUV）以及结合CT影像学表现作出临床诊断，并最终书写详细的报告。这一过程不仅耗时，平均每份报告需要半小时以上，而且对医生的专业知识和经验要求较高，增加了医生的工作强度。因此，为了解决这一问题，我们提出了开发基于人工智能的PET/CT图像报告系统的需求，旨在通过技术手段降低医生的工作负担，提高诊断效率。

要解决的关键技术问题

1. 主要脏器的分割技术：基于深度学习技术，开发能够准确分割PET/CT图像中主要脏器（如肺、肝、脑等）的算法，分割准确率需达到95%以上。这要求算法能够处理不同患者的个体差异，以及图像中的噪声和伪影，确保分割结果的准确性和鲁棒性。
2. 高摄取病灶的自动检测与测量技术：实现对PET/CT图像中高摄取病灶的自动检测和测量，要求灵敏度不低于99%，特异性不低于85%。这需要开发高效的特征提取和分类算法，能够准确区分病灶与正常组织，并精确测量病灶的大小和SUV值。
3. 高摄取病灶的自动分割与测量技术：进一步实现对高摄取病灶的自动分割和测量，要求分割和测量结果与临床人工勾画与测量无统计学差异。这要求算法能够精确模拟医生的判读过程，确保分割和测量结果的准确性和一致性。
4. 结构化诊断报告的自动生成技术：基于上述分割、检测和测量结果，开发能够自动生成PET/CT结构化诊断报告的算法，报告完整率不低于80%。这需要算法能够准确理解和组织医学知识，将复杂的医学影像信息转化为结构化的报告内容，便于医生快速了解和参考。

效果要求

1. 提高诊断效率：通过自动化处理PET/CT图像，显著降低医生的工作强度，将医生从繁琐的图像判读和报告书写中解放出来，提高诊断效率。
2. 确保诊断准确性：通过深度学习等先进技术，确保分割、检测和测量结果的准确性和一致性，提高临床诊断的准确性。
3. 提升医疗水平：结构化诊断报告的自动生成有助于规范医疗行为，提高医疗质量，为患者提供更加精准、高效的医疗服务。
4. 创新性：该技术需求结合了深度学习、医学影像处理等前沿技术，具有显著的创新性和前瞻性，有望为医学影像领域的发展带来新的突破。