隨著人工智能技術的發展，人工智能+醫學影像在賦能基層醫療、輔助精準診斷和助力治療決策方面具有重大意義和應用價值。然而，構建人工智能輔助診療模型需要具備進行數據標注、高通量特征提取篩選和分類模型訓練等處理流程的條件，并且要求使用者具備專業的人工智能建模計算經驗，這導致一些醫生難以面向臨床及科研問題自主構建所需的人工智能輔助診療模型。
為解決上述問題，中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所醫學影像室研究員戴亞康團隊自主開發出多模態醫學影像人工智能輔助分析系統——“康成睿影”。該系統提供了交互友好的軟件操作界面，可對CT、MR和PET等多種模態的DICOM醫學影像數進行流程化的數據標注、特征提取、特征篩選、模型訓練、分類及其結果可視化等操作，為使用者快速建立融合多模態影像特征的人工智能輔助分析模型提供了便捷的工具平臺。
近期，依托該軟件系統，蘇州醫工所與蘇州科技城醫院合作開展了基于CT影像的腎透明癌惡性程度術前無創分級研究，構建出融合腫瘤內部和瘤周影像特征的智能輔助分級模型，相關研究成果以CT-based peritumoral radiomics signatures for malignancy grading of clear cell renal cell carcinoma為題，發表在Abdominal Radiology上。
除腎臟外，該系統還可以應用于肝、肺、腦、前列腺、骨等各種器官的醫學影像人工智能模型構建與輔助分析中。
目前，研究團隊仍在不斷完善該系統功能，旨在為行業提供一款更便捷和智能的醫學影像人工智能分析平臺，尤其是讓醫生等尚未熟練掌握人工智能建模技術的群體可以更便捷地應用智能醫學影像技術。
軟件界面圖
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