一、成果名称

胸腹腔损伤智能分割与分级诊疗系统

二、所属领域

卫生和社会工作、医学人工智能、智能辅助诊断

三、成果介绍

（一）整体介绍

本成果面向胸腹腔损伤快速识别、精准分割、量化与分级诊疗需求，研发了集“医学影像智能识别—病灶自动分割—三维重建—损伤量化评估—分级诊疗辅助决策”于一体的胸腹腔损伤智能分割与分级诊疗系统。针对胸腹腔损伤类型复杂、CT影像层级丰富、病灶边界模糊以及人工阅片耗时长、主观性强、漏诊风险高等问题，团队融合深度学习、医学图像处理、多尺度特征融合与三维重建技术，实现气胸、胸腔积血、肺出血、纵膈气肿、皮下气肿、肋骨骨折等多类损伤的自动识别、精准分割、三维量化和辅助评估。目前，系统已完成实验级产品开发并在陆军军医大学附属西南医院开展临床试用，可显著降低CT审核和病灶标注时间，提高创伤影像分析效率，为急诊评估、诊疗规划和结构化报告生成提供智能化支撑，并推动成果向系统化、平台化医学影像AI产品转化。

（二）技术优势

1. 多类损伤识别能力强：系统可对气胸、胸腔积血、肺出血、纵膈气肿、皮下气肿、肋骨骨折等典型胸腹腔损伤进行自动识别与分割，减少人工阅片和手工标注的重复劳动。

2. 多尺度智能分割精度高：针对病灶尺度差异大、边界模糊、结构复杂等难点，团队构建融合局部特征、全局语义和多尺度信息的分割模型，提升复杂器官和细粒度病灶的识别能力。

3. 二维识别与三维量化结合：系统可在CT切片分割基础上开展三维重建和损伤量化展示，直观呈现病灶位置、体积范围及其与周围组织的关系，为分级评估和诊疗规划提供依据。

4. 临床影像处理效率显著提升：系统可将传统手工标注耗时由约30分钟缩短至约3分钟，诊断效率提升约10倍，有助于减轻医生负担并提高急诊创伤场景下的响应速度。

5. 具备临床试用与部署基础：系统已在西南医院开展临床试用，具备DICOM影像上传、病灶分割、三维重建、结果下载、医生审核和辅助报告生成等功能，已形成软件系统。

6. 平台化拓展能力较强：本成果可与团队既有医学AI平台、医学数据管理平台和专病数据库建设衔接，支撑后续向多病种、多场景、多模态智能诊疗平台拓展。

（三）产业化前景

‌随着智慧医院建设、创伤救治体系完善和医学影像人工智能应用不断推进，临床对创伤影像快速识别、病灶自动分割、三维重建、分级诊疗辅助和结构化报告生成的需求持续增长。胸腹腔创伤具有发病急、病情重、诊疗时效要求高等特点，是医学影像AI技术具有明确应用价值和推广潜力的重要场景。本成果以胸腹腔CT影像为切入点，可服务于急诊创伤、胸外科、普外科、ICU、基层远程会诊和区域创伤中心建设等场景，既能帮助三甲医院提升影像处理效率和精准诊疗能力，也可赋能基层医疗机构，提高复杂胸腹腔损伤的识别和转诊判断能力。从产品化方向看，系统可发展为医院影像科和创伤中心的智能辅助诊断软件，也可作为医学影像AI平台、区域急救协同平台和专病数据库建设的核心模块，进一步拓展至院前急救、急诊分诊、术前规划、ICU随访和康复评估等环节，形成从影像识别到临床决策支持的全流程应用。目前，团队已完成实验级产品开发，并形成专利、软件著作权、论文和竞赛奖励等成果，具备临床验证、院内试点和成果转化推广基础。

（四）知识产权

1、软件著作权：

胸腔智能识别诊断系统客户端软件V1.0（登记号：2025SR2551287）

生物样本资源库客户端软件1.0（登记号：2024SR2182102）

2、 竞赛奖励：

第八届哈密市创新创业大赛（高校组）一等奖

第二届中国数字医疗产教融合科技成果大会暨“泰奉杯”医工融合投资创新大赛创新奖

3、科研创新平台：

数字智能医学创新平台

4、论文：

Li T, Liao M, Fu Y, Zhang F, Shen L, Che J, et al. Intelligent detection and grading diagnosis of fresh rib fractures based on deep learning[J]. BMC Medical Imaging, 2025, 25(98).

熊铃焰, 王润媛, 张方红, 杨有, 吴毅, 吴蔚, 武书磊. 基于DAEUnet和ConvNeXt网络的食管癌智能分割与分期诊断模型构建[J]. 陆军军医大学学报, 2025, 47(10): 1135-1144.

四、应用场景

本成果可服务于胸腹腔创伤诊疗全流程，重点应用于快速评估、精准治疗、连续随访和区域协同等场景。核心应用场景包括：

1. 急诊创伤快速评估：用于胸腹腔创伤患者CT影像的快速识别、病灶分割、损伤定位和初步分级，提高急诊抢救和创伤分诊效率。

2. 临床诊疗规划与疗效评估：通过病灶自动分割、三维重建和损伤量化，辅助胸外科、普外科、ICU等科室掌握损伤部位、范围和空间结构关系，为手术规划、治疗方案制定和连续影像随访提供依据。

3. 基层医院辅助诊断与远程会诊：为基层医疗机构提供智能阅片和辅助诊断工具，提升复杂胸腹腔损伤识别、处置和转诊判断能力，促进优质医疗资源下沉。

4. 区域创伤中心与科研教学支撑：可嵌入区域创伤救治平台，实现院前、急诊、住院和随访数据贯通，支持分级救治、协同管理、病例库建设、医学教学和临床科研分析。

五、合作意向

本成果研发团队依托重庆国家应用数学中心、陆军军医大学附属西南医院等平台，具备医学影像分析、深度学习算法研发、临床数据建模、系统平台开发和成果转化推广的综合能力。现面向以下方向开展合作：

1. 医院临床试用与联合验证合作：与三甲医院、区域创伤中心、影像科、急诊科、胸外科、普外科等开展临床试用和多中心验证，进一步提升系统稳定性、准确性和临床适配性。

2. 医学影像AI产品转化合作：与医疗软件企业、医学影像设备企业、智慧医院建设企业合作，将系统封装为可部署、可维护、可扩展的智能辅助诊断软件产品。

3. 区域创伤救治平台建设合作：与卫健部门、区域医疗中心、急救中心等合作，探索系统在区域创伤网络、院前急救协同和基层远程诊疗中的推广应用。

4. 科研数据与专病库建设合作：与医疗机构和科研单位共同建设胸腹腔创伤影像数据库、标注数据库和专病科研数据库，推动智能诊断模型持续优化和临床科研成果产出。

5. 联合研发与技术迭代合作：围绕儿童胸腹腔结构适配、多模态医学影像融合、四维动态重建、损伤严重程度分级、治疗方案推荐和临床报告自动生成等方向开展持续联合研发。

六、对接咨询方式

联系人：王老师

联系方式：18883870581（微信同号）

电子邮箱：wyncamc@cqnu.edu.cn