# 胃超声智能辅助诊断系统

项目概述

胃超声智能辅助诊断系统是一项融合人工智能、大数据和多模态影像技术的前沿医疗科研项目。该系统旨在提高胃癌早期发现率和诊断准确性，为临床医生提供强大的辅助诊断工具。

核心特性

• 深度学习技术: 利用先进的AI算法进行图像分析和诊断辅助
• 影像组学方法: 整合多模态医学影像数据，实现精准诊断
• 智能特征识别: 自动识别和分析多模态影像特征
• 标准化诊断: 制定统一的诊断标准，提高诊断一致性
• 大规模数据库: 创建标准化的胃超声图像数据库，支持AI模型训练

主要功能

1. 多模态影像特征智能识别
2. 特征表达和分析
3. 智能辅助诊断
4. 胃癌风险评估
   

技术创新

• UC-Net神经网络模型: 自主研发的高精度图像分割模型
• Su-RADS分级系统: 创新的胃超声影像报告数据系统分类标准
• 新型显影剂: 配套研发即用液态胃超声显影剂

应用价值

• 提高胃癌早期检出率
• 增强诊断的客观性和准确性
• 优化医疗资源配置
• 推动分级诊疗实施
• 支持"健康中国2030"战略

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项目影响

该系统代表了医疗诊断领域新质生产力的发展方向，不仅提高了诊断效率和准确性，还为胃癌筛查、诊断和治疗领域带来了创新解决方案，有望显著提升公共卫生水平。

未来展望

我们将持续优化算法，扩展数据库，并推动系统在更多医疗机构的应用，为提高胃癌早期诊断率和患者生存率做出贡献。

贡献指南

欢迎对项目感兴趣的研究者和开发者参与贡献。请查阅 CONTRIBUTING.md 文件了解如何参与项目开发。

许可证

本项目采用 MIT 许可证。