MUSIC实验室在基于肺超声和临床信息结合的新冠肺炎患者自动分级研究工作被Medical Image Analysis 接收

发布时间 : 2021-01-18 阅读次数 : 2459

MUSIC实验室的研究工作“Modality Alignment Contrastive Learning for Severity Assessment of COVID-19 from Lung Ultrasound and Clinical Information”于近日被国际医学图像处理顶级期刊《Medical Image Analysis》接收。该工作提出了一种新冠肺炎患者自动智能分级系统。该系统首先利用深度学习，在分阶段迁移学习的框架下，从新冠肺炎患者的非标准超声图像、视频中采用双端监督的注意力多示例学习方法提取标准化的判别性特征；然后利用对比学习的思想有效的融合肺超声影像特征与病人临床信息特征，从而得到对患者病情严重程度的综合判断。该工作在患者病情的发展、监测、疗效评估以及医疗资源管理等方面具有重要的应用价值。该工作由深圳大学医学部生物医学工程学院MUSIC实验室与华中科技大学附属协和医院超声科合作完成。