新闻中心

2018年4月10日

中大开发应用于结肠镜癌症筛查的实时计算机辅助诊断系统大大降低误判风险 提升医疗效率

2018年4月10日
分享
列印

中大外科学系潘颂欣教授

香港中文大学(中大)将于4月13至16日在香港会议展览中心举行「国际资讯科技博览」,展出十项科研项目,当中包括应用于结肠镜癌症筛查的实时计算机辅助诊断系统,能大大降低漏检瘜肉和病理误判的风险,提升医疗效率并减低成本。 

中大外科学系潘颂欣教授的研究团队,在威尔斯亲王医院收集300组有清晰病理标注的结直肠内窥镜视频,然后利用先进的机器学习技术,即以新颖的深度学习(Deep Learning)及迁移学习(Transfer Learning),建立一套人工智能系统来分析每一帧图像,并对每颗瘜肉作评估,团队目标是达致专家级别的准确性。 

根据2015年医院管理局癌症资料统计中心的数字显示,大肠癌是本港最常见的癌症,亦是第二号癌症杀手。中大关注公众健康多年,数年前已开展全港性大肠癌筛查活动。香港政府近年也十分重视预防大肠癌的工作,于2016年开始推行大肠癌筛查先导计划,资助年长市民接受大肠癌筛查。 

要进行大肠癌筛查,医生可以通过内窥镜检视整个肠壁,并进行瘜肉切除手术。不过,诊断结直肠内的瘜肉,内窥镜医生面对两大难题,就是有可能遗漏不明显的瘜肉和对瘜肉的病理误判。有见及此,中大外科学系的研究团队研发了一套能在肠镜检查期间,实时对瘜肉进行识别和对病理类型分类的人工智能诊断系统。 

现有的计算机辅助系统,只能单一地执行瘜肉筛查(即有或没有瘜肉)或瘜肉病理类型分类(肿瘤性或非肿瘤性)的任务。而本系统将通过执行一个三分类图像分析任务(非瘜肉、非肿瘤性瘜肉和肿瘤瘜肉)来同时完成筛查瘜肉和对其进行病理分析。日后在肠镜检查过程中,只要应用这套人工智能系统,医生可实时看到瘜肉及其诊断结果,有助他们果断地即时决定是否切除瘜肉,大大降低漏检瘜肉和病理误判的风险,提升医疗效率,减低成本。 

潘颂欣教授的团队计划将此技术转化为商业使用,期望大约一、两年后正式推出市场。欢迎业内人士亲临「国际资讯科技博览」的中大摊位(编号:3G-B04),了解上述新技术及其他最新科研项目。

 



中大外科学系潘颂欣教授

中大外科学系潘颂欣教授

 

下载所有相片