（1） 消化道内窥镜智能检测分析平台

消化道的胃癌、结直肠癌、食管癌位与癌症相关的死亡的前五大主要原因，但是中国胃肠镜检查率远低于日本和美国等发达国家，内镜检查在中国有较大的需求。中国内镜医生数量远低于日本、韩国，国内内镜检查从预约到开始检查至少需要1个月时间，内镜医生工作压力大。根据国家卫健委数据，2016年我国消化道早癌整体检出率为12.5%，其中食管癌、胃癌和结直肠癌的早癌检出率分别为13%、13.1%和11.4%，而日本和韩国早期胃癌的诊治率为70%和50%。同时县级医生水平较一线三甲医生水平有非常大的差距，更容易出现漏检。内镜检查AI辅助设备能够对内镜检查过程进行质量控制，帮忙医生提升消化道癌的检出率。

AI技术结合消化内窥镜（如胃镜、肠镜等）可自动识别胃和肠道病变，对息肉、肿瘤、静脉曲张等完成动态诊断。可针对常见的100多种消化道疾病，开发消化内镜AI判定技术及AI判定设备，集内镜质控与病灶诊断于一体的人工智能医疗产品。胃镜涵盖胃盲区监测、胃早癌识别；肠镜涵盖退镜速度监测、肠道息肉腺瘤识别；智能内镜报告全面提供胃肠道病灶信息，漏诊降低，大小为白光下识别早癌的范围。AI辅助诊断系统是一款基于深度学习技术的人工智能消化内镜下辅助诊疗系统，包括视频采集卡、胃肠息肉/腺瘤/癌检出与分型模型、质量控制等功能模板、显示系统，可对消化内镜下视频图像进行实时监测，规范医师的内镜操作，并实时辅助医师提示可疑病灶，减少漏诊、误诊，提高早期癌症检出率，助力消化道系统肿瘤的早发现、早诊断、早治疗。

中国其他医院远期平均目标按1台预估，大约需要3,500台，远期主机需求预估为37,761台，AI辅助诊断设备市场规模约 190亿。目前软镜设备国外主要企业为奥林巴斯、富士胶片、宾得，国内厂商主要为上海澳华、开立医疗、迈瑞医疗、南微医学，珠海视新、珠海明象、珠海普生还集中在中低端软镜，占据少量市场份额。开立医疗和上海澳华在2018 年相继推出新款高端软镜，填补了国产高清内窥镜的空白，但与进口产品相比，国产品牌主要客户仍集中在二级及以下医院，难以撼动进口品牌在三级医院的地位。

研究院团队开发的息肉分割算法ACSNet和SANet用于息肉分割论文分别发表于医学图像处理顶级会议MICCAI 2019和MICCAI 2020，在5个通用数据库上的结果，同时我们的算法运算速度可以达到72FPS，即1秒钟可以处理72张图片，达到实时处理的效果，且效果均为最佳。MICCAI2020利用WL Pro，无需医生在检查过程中频繁手动切换NBI进行息肉病理分型，比仅仅依赖单一WL效果提升超过8个点，为目前最优算法。目前团队已经开发病灶分型功能对检出病灶进行分型，指导医生进行手术选择；三维重建实时三维重建，进展检测质量控制，预防漏检，标注病灶位置，指导复查对比，提高复查效率；WL Pro利用白光进行分型，提升无NBL光源下的分型准确率。

研究团队目前掌握了这个领域的领先技术，目前正在将这些技术移植到软件产品里，近期将推出消化道内窥镜智能检测分析平台，并将系统平台部署到合作医院试用。

（2） 肝纤维化自动智能诊断平台

肝纤维化是慢性肝病（如慢性乙肝）向肝硬化进展的关键步骤，其早期的临床干预可以减缓肝硬化的发展，降低肝癌的发病风险。肝纤维化程度的诊断有助于监测病情发展并选择适当的治疗方法。

研究院团队探究不同超声数据模态在深度学习中的有效性，设计适合多模态评估的融合网络结构来智能诊断肝纤维化。为了从医学图像中提取并处理更高层次的特征，采用在ImageNet上预先训练好的ResNet-50作为特征提取器；

单模态数据通过ResNet-50提取的特征经过一个注意力模块(SE：Squeeze-Excitation)以提高特征表达能力，通过池化层(GAP：Global Average Pooling)每个模态的图像最终得到256维特征向量，将向量拼接，经过全连接层进行五分类，最终达到多模态融合(MMFN-n)。

目前相关算法已经集成到肝纤维化自动智能诊断平台，并已经在深圳市第三人民医院做临床进行验证，实验结果显示在临床诊断与AI模型的辅助诊断一致率高达82%，得到临床医生的高度评价，目前正在进一步提升模型准确度及推进多中心临床验证。

（3） 腹部多器官分割平台

给定腹部CT/MRI的扫描，对深度学习模型进行训练，使得训练后的模型能够自动预测对应器官分割结果。在临床上对于自动化、半自动化的辅助诊疗有着巨大帮助（精准、高效）。不同类型的成像方式（CT或者MRI）能够获得的能够反应的器官状态有着巨大不同。如何利用低廉、高效的成像技术获得更为丰富的影像信息，对降低检查成本意义重大。

研究院团队开放拥有500套CT，100套MRI的全球最大最全的全腹器官分割数据集，形成算法评测标准，搭建半自动辅助标注工具，供学界和业界同行使用，组织医疗影像竞赛，提升大数据研究院医疗部分全球影响力。跨模态大规模预训练腹部多器官分割模型，可高效迁移到下游任务，对提升模型生产效率极为重要，可直接用于手术导航的手术规划及病灶定位，具备极大的产业孵化价值，目前正与深圳市精锋医疗科技有限公司开展相关产业化合作。

智能检测分析平台，可采用与硬件厂商合作，将平台集成到硬件设备，捆绑销售。也可以独立开发外接硬件设备，开放平台统一接口，独立销售智能检测分析平台。以专利和软著的知识产权占用股权的方式组建联合公司，保持良性生态可持续发展。