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    推想醫療獲批4項國家自然科學基金項目
    2022-10-14

    推想醫療獲批4項國家自然科學基金項目

    近日,國家自然科學基金委員會公布了2022年度國家自然科學基金集中申報期項目評審結果,推想醫療獲批4項國家自然科學基金項目,標志著推想科研學術工作取得突破性進展。
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    “十四五”國家重點研發計劃 | 推想醫療與中日友好醫院共研特發性肺纖維化HRCT特征的定量分析
    2022-07-01

    “十四五”國家重點研發計劃 | 推想醫療與中日友好醫院共研特發性肺纖維化HRCT特征的定量分析

    近日,推想醫療攜手中日友好醫院合作的論文《Quantitative analysis of high-resolution computed tomography features of idiopathic pulmonary fibrosis: a structure-function correlation study》,發表于知名期刊Quantitative Imaging in Medicine and Surgery期刊。
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    創新驅動臨床,推想醫療深耕胸部骨折科研領域
    2022-07-01

    創新驅動臨床,推想醫療深耕胸部骨折科研領域

    推想醫療在胸部骨折領域的創新研究為產品獲批奠定了堅實的基礎,共計發表7篇國際會議摘要和3篇中文核心期刊論文,并在包括European Radiology在內的國際知名期刊上發表4篇SCI論文,累計影響因子15.7分。這些科研成果充分證明了推想醫療深度學習骨折識別算法的先進性和臨床易用性。
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     推想醫療攜手北大人民醫院,共研提升手術規劃效率的三維重建算法
    2022-04-21

    推想醫療攜手北大人民醫院,共研提升手術規劃效率的三維重建算法

    近日,推想醫療與北京大學人民醫院合作產出《A fully automated noncontrast CT 3-D reconstruction algorithm enabled accurate anatomical demonstration for lung segmentectomy》論文,被知名期刊Thoracic Cancer收錄。這篇論文提出了可用于肺段切除手術規劃的全自動胸部CT三維重建輔助工具,初步評價了其性能表現,并對其臨床價值進行了展望。
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     推想醫療第四篇高被引論文:基于聯合分類與分割的模型實現可解釋的新冠肺炎胸部CT診斷
    2022-04-21

    推想醫療第四篇高被引論文:基于聯合分類與分割的模型實現可解釋的新冠肺炎胸部CT診斷

    近日,推想醫療與南開大學計算機科學學院媒體計算實驗室合作發表于圖像處理領域的頂級期刊IEEE Transactions on Image Processing(IF:10.856)的論文《An Explainable COVID-19 Diagnosis System by Joint Classification and Segmentation》入選ESI高被引論文。
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     針對中國慢阻肺人群的影像篩查及評估模型,助力我國慢性呼吸病早診早治
    2022-04-21

    針對中國慢阻肺人群的影像篩查及評估模型,助力我國慢性呼吸病早診早治

    近期,推想醫療攜手上海市東方醫院呼吸科團隊合作產出《Detection and staging of chronic obstructive pulmonary disease using a computed tomography–based weakly supervised deep learning approach》,被醫學影像領域的權威期刊 European Radiology(IF:5.315)收錄。論文研究了基于臨床常規的CT圖像和深度學習方法建立一套慢性阻塞性肺疾病篩查和評估模型,以實現對慢阻肺的精準篩查和嚴重程度評估。
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     推想醫療再添四篇科研成果 助力腦血管等多疾病診斷
    2022-04-21

    推想醫療再添四篇科研成果 助力腦血管等多疾病診斷

    最近一個月,推想醫療與合作伙伴連續取得四項科研成果并發表于SCI期刊,研究內容涵蓋神經,骨肌和兒科等領域,體現了推想在多病種領域的臨床和技術積累。
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    推想科技與天壇醫院等聯合科研在《Frontiers in Neuroscience》發表,用深度學習模型快速準確量化腦出血體積
    2021-01-18

    推想科技與天壇醫院等聯合科研在《Frontiers in Neuroscience》發表,用深度學習模型快速準確量化腦出血體積

    近日,北京天壇醫院、復旦大學附屬中山醫院青浦分院與推想科技聯合科研成果《Deep Network for the Automatic Segmentation and Quantification of Intracranial Hemorrhage on CT》在神經科學SCI期刊《Frontiers in Neuroscience》(影響因子3.707)發表。該論文研究了深度學習模型在腦出血分割和體積測量方面的優異表現,可以為腦出血臨床診斷提供輔助。
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    科研前線 |《European Radiology》最新研究:將臨床信息加入深度學習模型,使CT肋骨骨折深度學習模型能力大幅提升
    2020-11-24

    科研前線 |《European Radiology》最新研究:將臨床信息加入深度學習模型,使CT肋骨骨折深度學習模型能力大幅提升

    深度學習模型通常主要用于影像學的研究。但是,如果能將臨床信息與影像學數據相結合,或許會對診療發揮更大的效能。近日,一篇名為《Automatic detection and classification of rib fractures based on patients’ CT images and clinical information via convolutional neural network》的科研成果在《European Radiology(歐洲放射學)》雜志(影響因子4.101)發表。這一基于肋骨骨折的研究說明了將臨床信息加入到深度學習模型中會極大的提升模型效果,增加了深度學習模型在臨床上使用的意義。該研究由南京江寧醫院、南京市第一醫院、南京鼓樓醫院與推想科技聯合完成。
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