LungAI-胸部CT智能诊断系统

项目设计说明

架构设计

我们专注于利用CT影像对支气管肺炎、肺癌及肺部大面积形变进行智能诊断。借助ESP32-S3的高性能计算能力和集成的AI算法，系统能够高效解读胸部CT图像，识别出这些特定的肺部疾病及异常变化。对于支原体肺炎和支气管肺炎，诊断依赖于对炎症区域的精准检测和特征提取；而在肺癌检测中，系统则重点分析肿瘤形态、大小及其对周围组织的影响。对于大面积肺部形变，通过对比CT影像中的肺部结构变化，系统可评估形变程度及可能的病理原因。

核心优势

数据预处理:从医疗机构收集的CT图像进行标准化处理，并进行标注和预处理。
模型训练: 基于深层神经网络（CNN）等深度学习技术，开发高精度的诊断模型。
模型评估: 使用多种指标对模型进行评测，包括准确率、召回率等。
系统集成: 将算法嵌入到智能诊断系统中，实现自动化检测和结果展示。
临床验证: 由资深医生团队进行验证，实现AI与医生的协同诊断。
用户界面: 为医生和患者设计友好的操作界面，提供清晰检测结果和辅助信息。

未来方向

基于ESP32-S3的胸部CT智能诊断系统未来将支持更多疾病诊断（如肺结核、肺气肿、冠心病），并通过AI算法和云计算实现更高的精准度、实时监控和远程诊断。该系统还将用于健康管理和个性化治疗，为医生和患者提供更全面的医疗支持!

核心技术

硬件基础

采用云边端技术架构，将算法部署至华为国产Atlas200IDK A2开发者套件中通过叶进行检测推理操作降低云端运算压力。.

追踪识别

采用先进的图像追踪识别技术,实现采集图像时的自动识别、追踪并采集

深度学习

项目基于长和算法可视化开发平台研究的CT检测算法，使用3D-CNN模型，实现对肺炎，肺不张，心脏肿大等疾病的异常检测及定位。

云端支持

项目采用河南省鲲鹏服务器保障数据安全，运用高并发管理能力实现微秒级延迟。通过海量并发高弹性管理前端数据。

用户界面

项目针对医生和患者分别打造了qt端及APP端，以及用于宣传的web网页。多端交互，关生可进行推理操作，患老查找检测报告。

AI诊断发展历程

AI诊断发展经历了多个阶段，从早期的规则引擎到如今的深度学习方法，AI在医学影像分析中的表现越来越出色：

规则引擎：基于规则和专家经验编写规则，进行初步诊断，灵活性和准确性有限。
机器学习：数据量的增加，使用传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）和随机森林进行特征提取和分类。
深度学习：卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，实现端到端的诊断。

AI诊断的可靠性

AI在医学影像分析中的可靠性是一个关键问题，为了确保AI诊断的准确性，我们采取以下措施：

数据集：使用公开的医学影像分析数据集进行训练和测试，如MedSeg、Camelyon16等。
数据增强：通过随机翻转、旋转和缩放等操作，增加训练集的多样性。
大量临床数据：使用大量真实病例进行模型训练,确保模型的泛化能力。
多轮验证：通过不同的验证集和交叉验证方法评估模型性能，减少过拟合风险。
持续优化：结合医生的反馈和意见，不断优化和调整算法。

注：AI诊断系统能够提供可靠的诊断结果，但应作为医生的辅助工具，而非完全替代。

精确分析CT图像

主要功能