成果名称:基于AI大数据深度学习的胃肠道肿瘤辅助病理诊断系统的研发
成果发布日期:2018年11月
单位:中山大学
作者:万香波
关键词:AI大数据 胃肠道肿瘤 病理诊断系统
电话:+86-0757-85133304
成果简介
病理是肿瘤诊断的金标准。病理诊断的准确严重依赖病理科医生的经验。
智能化数字病理是数字化病理与人工智能(AI)的结合,其推广不但能减轻病理医生的工作负担,还能提高医疗欠发达地区的诊断水平,是病理学发展的未来趋势。本
项目拟在已研发的基于AI大数据深度学习的胃癌病理辅助诊断系统的基础上(已申请发明专利6项),进一步开发针对胃肠肿瘤的辅助病理诊断系统,申请发明专利3-5项,测试优化后进行临床推广及商业转化。
名词解释
肠肿瘤
肠道肿瘤是临床常见的一大类疾病,一般分为上皮性肿瘤、间叶性肿瘤、淋巴瘤和转移瘤4大类,而上皮性肿瘤又分为癌前病变、各型肠癌和神经内分泌肿瘤3种类型。
患者临床常表现为贫血、消瘦、大便次数增多,变形,并有粘液血便。有时出现腹部肿块和肠梗阻症状。好发部位以直肠为主,乙状结肠为次,其他部位较少。
胃肿瘤
胃肿瘤(gastric tumors)是消化系统常见疾病,可分为恶性和良性。恶性肿瘤包括胃癌、恶性淋巴瘤和恶性间质瘤等。以胃癌最为常见,其发生率在消化道恶性肿瘤中居首位。胃良性肿瘤,占胃肿瘤的2%,可分两大类:一类来源于黏膜的良性上皮细胞瘤,如胃腺瘤、腺瘤性息肉等。另一类是良性间叶组织肿瘤,如间质瘤、脂肪瘤和神经纤维瘤等。常见的症状是消化道出血,可有上腹隐痛、不适等表现。部分患者可扪及腹部肿块,位于幽门部较大的肿瘤,可引起梗阻。口服“胃窗”超声造影检查可显示胃壁黏膜和黏膜下结构,并能了解胃周围组织病变的情况。因此可以进一步提高胃肿瘤尤其是黏膜下肿瘤的早期诊断率。
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