本文摘要：近日，中科院苏州医工所研究人员与丽水、苏州两地医院合作，新近研发出有一种可以与医学影像牵头用于的人工智能系统。这套系统与强化核磁共振图像融合，可以在无创条件下为病患已完成癌症分级。癌症分级是指根据恶性肿瘤的分化程度强弱、异型性大小及核分裂像多少等病理形态，来确认恶性程度的级别。 分级可以指出肿瘤的恶性程度，为临床临床、自由选择化疗方案和肾功能评估获取依据。但现实中，分级结果高度依赖医生经验，具备较小主观性。

近日，中科院苏州医工所研究人员与丽水、苏州两地医院合作，新近研发出有一种可以与医学影像牵头用于的人工智能系统。这套系统与强化核磁共振图像融合，可以在无创条件下为病患已完成癌症分级。癌症分级是指根据恶性肿瘤的分化程度强弱、异型性大小及核分裂像多少等病理形态，来确认恶性程度的级别。

分级可以指出肿瘤的恶性程度，为临床临床、自由选择化疗方案和肾功能评估获取依据。但现实中，分级结果高度依赖医生经验，具备较小主观性。近年来随着模式识别、机器学习、深度自学等技术的大大发展，科学界于是以尝试建构可以与医学影像融合的深度自学网络，对癌症展开客观自动的分级。

此次，科研团队建构了一套取名为SE－DenseNet的填充深度自学网络。这套网络既能敏锐地捕猎强化核共振图像特征，又能自律自学、大大优化有所不同特征在整个分析中的权重，已完成对癌症患者的分级。

“比起于传统通过放血展开的癌症分级，用于‘医学影像＋AI’分级能更加全面地提供病灶信息，减少漏检概率。近年来，利用人工智能展开病灶分级的准确性还在大大提高，解释这项技术应用于疾病医疗具备很辽阔的前景。”参予此项研究的苏州医工所研究员周志勇说道。

涉及研究成果已于近日刊登在生物医学工程领域期刊《生物学与医学中的计算机应用》上。

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