9月14日消息，肺结节，这个词在人们的生活中越来越常被提及。肺小结节的精准诊断对于早期肺癌的'早发现、早治疗'具有重要的临床意义。那么，如何能精准的筛查出肺小结节？
2020线上智博会9月15日将在重庆开幕，今年，重庆大学展出了由重庆大学自动化学院与重庆大学附属肿瘤医院胸外科联合研发的'基于CT影像智能分析的肺小结节精确诊断系统'。只需20秒，系统可筛查出每一个肺小结节位置，还能出具初步诊断报告。
该系统研发负责人、重庆大学自动化学院副院长尹宏鹏教授介绍，目前医院针对肺小结节的诊断方式主要为医生对肺部CT影像进行人工判读，但存在以下缺点：肺结节影像表现复杂多变，影像判读易误诊；诊断结果依赖医生个人经验和能力，主观性强；阅片过程强度高、时间长，一位病患的一组CT图至少有200多张，甚至能达到500-600张，至少要看5-10分钟，有的则需要20分钟。
'我们就想到，能否研究一种算法，帮助医生去'看'影像图，自动筛查肺小结节，减轻医生的负担。'于是尹宏鹏和重庆大学附属肿瘤医院胸外科副主任王志强博士组建了医工融合团队，采取人工智能技术对肺部CT影像进行智能分析，深入挖掘CT影像诊断案例，实现肺小结节的精准诊断。
'我们采用了先进的图像处理技术与人工智能技术，通过计算机模拟医生看结节的过程，基于自动化领域的模式识别与智能系统开发了这套系统。'尹宏鹏表示，该系统检测一组CT图像，只需要20秒，可以把所有的结节检测出来。系统还会自动将发现的结节进行分类，比如实性结节或非实性结节等。其中，对肺小结节的筛查灵敏度高，结节检出率高达93%。
只需将CT的影像导入系统，系统就可将每一个结节的大小、位置自动标识出来。几乎在同一时间，初步的诊断意见书已经'写'好了。尹宏鹏说：'这可以给医生一个初步的诊断意见，不仅节约医生的宝贵时间，而且病人的等待时间也会大量减少。'
据了解，该系统已在重庆大学附属肿瘤医院胸外科进行小范围应用。