北邮在《自然》发表基于X-ray影像的肺部疾通用智能识别框架

4月15日，北京邮电大学信息与通信工程学院王光宇（研究员、博导）在顶级国际学术期刊《自然》子刊 （Nature Biomedical Engineering）在线发表文章，提出了基于X-ray影像的肺部疾病通用智能识别框架，并对肺炎进行检测和严重程度评估。

图|真实世界场景下肺部疾病的通用智能识别框架

目前，基于数据驱动的人工智能方法在医学影像的领域中不断突破。然而在复杂、开放的真实场景下进行临床验证时，仍存在诸多挑战。为解决智慧医疗场景中所面临的这些挑战，团队从鲁棒的AI框架设计、高质量的数据集构建，多中心临床验证等层面开展深入的研究工作，并经过了严格的同行评议过程。

在这项工作中，科研团队采用了多源多中心的14万张胸部X-ray图像构建了深度学习系统，这是国内乃至世界上首个多临床场景的胸部X-ray影像公开数据集。该研究数据集已经通过国家生物信息中心平台发布，以协助来自不同国家和地区的研究团队和临床医生开展研究。