XX区区域医学影像人工智能辅助诊断信息系统采购需求.docx

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1、XX区区域医学影像人工智能辅助诊断信息系统采购需求一、建设概述本次项目的建设将推进运用互联网技术，加快实现医疗资源上下贯通、信息互通共享，开展预约诊疗、双向转诊、远程医疗等服务；推进医疗机构借助人工智能等技术手段，向基层提供远程会诊、远程影像诊断、A1辅助诊断等服务，提升基层医疗服务能力和效率。通过A1人工智能辅助诊断技术赋能，减轻医务工作者的负担，提高阅片的效率和准确度，减少漏诊误诊发生的概率，缓解医患矛盾，同时患者也可以在短时间内获得检查结果，提升患者的就医体验。二、建设内容搭建一套用于辅助XX区区属公立医疗卫生单位的人工智能医学影像辅助诊断系统，通过开展医学影像人工智能辅助诊断服务，提高

2、医生诊断水平和效率,为全区居民提供精准医疗。本系统需要部署在全区所有区属公立医疗卫生单位，含区一院、区二院、区三院、区五院（建设中）、区中西医结合医院（建设中）、技能培训中心（建设中）等及12家社区卫生服务中心。1.建设清单应用系统序号应用名称功能描述功能模块1CT肺结节AI辅助筛查模块采用先进的自适应3D深度卷积神经网络技术和独特的规则算法，融入海量精选病例的深度学习和专家经验与指导，突破1）影像阅片模块，包括：影像浏览功能；影像三维阅览功能；参数测量功能；影像数据传输功能；传统CAD系统检测的盲区，实现各种类型肺结节的检出，包括：实性结节、磨玻璃结节、形态不规则的大结节、血管旁结节、肺门区

3、结节等，并且都保持很高的敏感性和特异性。关键序列反传功能；快捷键的自定义设置；平台功能；2）肺结节影像处理模块，包括：结节自动检出标记功能；结节自动定位功能；结节自动测量及分析功能；随访数据处理功能；肺部体积与密度分析；结节自动靶重建（包括三维，分析结节特征征象、支气管血管束与结节关系等）；系统结构化报告；2CT骨折AI辅助检测模块采用先进的自适应3D深度卷积神经网络，融入独特的规则算法，学习大量的精选病例，可自动检出肋骨、胸椎、锁骨、肩胛骨、胸骨骨质病变，精确定位病变位置，并提供VRT和CPR展示骨质病变图像和结构化报告功能。D影像阅片模块，包括：影像浏览功能；影像三维阅览功能；参数测量功能

4、；影像数据传输功能；快捷键的自定义设置；平台功能；2）骨质病变影像处理模块,包括：骨质病变检出及定位；容积再现（VRT）和肋骨平铺（CPR）图像；肋骨自动计数；骨质病变分类；系统结构化报告；3胸部平片AI辅助诊断模块基于胸部平片异常病变医学影像检测核心算法，1）影像阅片模块，包括：影像浏览功能；融入数万份精选病例的深度学习和专家的经验与指导。可对胸部平片进行质量控制评估，能够自动检出胸部30余类常见异常病变影像征象，并对肺结核进行提示及报警。具备标准化报告模板，可自动对异常征象进行描述，辅助影像科医生书写报告内容；并且规范模板，防止诊断内容遗失测量及标记功能；影像数据传输功能；快捷键的自定义设

5、置；数据收藏功能；病例优先处理功能；查看同一患者其他影像检查；重新计算；2）胸片拍摄图像质量评估模块，包括：胸片拍摄图像质量评估；3）胸部平片影像处理模块,包括：胸廓异常征象检出功能；肺部异常征象检出功能；纵膈异常征象检出功能；胸膜异常征象检出功能；其它异常征象检出功能；肺结核的检出和报警；危急征象报警；结构化报告功能；4DR骨龄AI辅助评估模块采用国际接受度较高的TW3标准以及以中国儿童为样本的中华05标准，基于国际前沿的深度学习方法，以及多中心分布式训练数据，研发出准确、高效、切合临床需求的骨龄评估模型。主要涉及的算法有图像分类、分割和关键点检测。具备目D影像阅片模块，包括：影像浏览功能；

6、参数测量功能；影像数据传输功能；快捷键的自定义设置；平台功能；2）儿童骨龄影像处理模块,包括：骨龄图像质控；骨箭自动检测功能；骨髓自动分级；标骨箭智能识别、分级以及骨龄计算，并自动生成结构化图文报告等系统化、全方位的先进功能，能够帮助医生大大提高骨龄评估的工作效率，提高诊断准确性，降低医生阅片及计算的劳动强度。骨箭自动评分及骨龄计算；骨甑图谱比对功能；自动报告骨龄；结构化报告；5乳腺铝靶AI辅助检测模块参照美国放射学院第五版BI-RADS标准、中华医学会放射学分会中国乳腺癌诊治专家共识，可自动检出钙化、肿块、非对称影、结构扭曲等病灶，并分析钙化形态和分布，肿块形态、边缘和密度等特性，检出乳头凹

7、陷、淋巴结肿大、乳腺皮肤增厚等伴随征象，进行B1-RADS分类,形成结构化报告。D影像阅片模块，包括：影像浏览功能；参数测量功能；快捷键自定义设置功能；影像数据传输功能；数据收藏功能；病例优先处理功能；查看同一患者其他影像检查；重新计算；2）乳腺影像拍摄图像质量评估，包括：乳腺影像拍摄图像质量评估；3）乳腺X线影像处理模块,包括：乳腺腺体分型；双侧腺体自动放大对齐；乳腺肿块自动检出分析功能；乳腺可疑钙化自动检出分析功能；乳腺典型良性钙化检出标记功能；乳腺不对称影自动检出分析功能；乳腺结构扭曲自动检出分析功能；伴随征象检出功能；自动BI-RDAS分类功能；危急值报警；结构化报告功能；6冠脉CTA

8、AI辅助诊断模块基于深度学习技术对冠脉CTA影像进行智能图像后处理和分析，针对冠脉狭窄及斑块具有很高的检出率和诊断准确性。覆盖冠脉CTA业务全流程，自动获取影像，自动生成符合临床要求的3D/2D后处理图像，对血管斑块进行智能检出、针对斑块性质进行分析，精准计算管腔狭窄程度，并且自动识别目标血管的钙化积分值，一键生成结构化报告，自动完成胶片布局与打印。D影像列表管理模块，包括：数据拉取功能；搜索功能；排序功能；数据状态显示功能；部位识别功能；2)影像阅片模块，包括：列表对应图像展示；图像浏览功能；参数测量功能；序列合并功能；中心线编辑功能；检出结果栏；3)影像智能后处理模块，包括：血管轮廓自动识

9、别；容积再现(VR)；全体积最大密度投影(VMIP)；薄层最大/最小/平均密度投影；曲面重组(CPR)；冠脉球面/平面视图M1P图像；血管曲面矫直图像；交互式多平面重组(MPR)；血管横截面图像（Xsection）；心脏长短轴位图像；4）影像智能诊断模块，包括：血管斑块智能诊断；冠脉钙化积分计算；冠脉优势型识别；冠脉起源异常识别；支架分析；心肌桥识别；5）胶片打印、结构化报告及平台功能，包括：胶片打印功能；结构化报告功能；7头颈CTAAI辅助诊断模块集合CTA影像的图像后处理、辅助分析、辅助诊断于一体的一站式全流程解决方案。通过最前沿的A1深度学习算法，结合海量的高质量的专家标注数据，可自动对

10、CT影像进行3D/2D后处理，实现全自动头颈血管VR/CPR/MIP等显示，并对血管狭窄及斑块进行智能检出、测量分析，同时提供辅助诊断结构化报告，医生只需最终确认即可，一键式完成报告。D影像列表管理模块，包括：数据拉取功能；搜索功能；排序功能；数据状态显示功能；部位识别功能；2）影像阅片模块，包括：列表对应图像显示；图像浏览功能；参数测量功能；序列合并功能；多序列切换查看功能；中心线编辑功能；检出结果栏；3）血管CT影像智能重组模块，包括：自动去骨功能；血管轮廓自动识别和血管命名；容积再现(VR)；全体积最大密度投影(VMIP)；曲面重组(CPR)；最大密度投影(MIP)；血管曲面矫直图像；血

11、管横截面图像(Xsection)；交互式多平面重组(MPR)；突出显示单支血管；薄层最大/最小/平均密度投影重组；4)血管CT影像智能诊断模块，包括：血管斑块智能诊断；颅内动脉瘤智能诊断；5)胶片打印、结构化报告及平台功能，包括：胶片打印功能；结构化报告功能；8CT脑卒中AI辅助诊断模块对出血病灶进行全方位分析，对于不同类型的出血。对于破入脑室的血肿，可将实质内出血和破入脑室血肿分开标记，做到最大程度符合临床应用场景。可将颅内血肿列出至列表，可勾画血肿边缘轮廓，并测量血肿的直D影像阅片模块，包括：影像浏览功能；多窗口影像联动对比功能；交互式多平面重建浏览功能(MPR)；参数测量功能；影像数据传

12、输功能；快捷键的自定义设置；平台功能；径、最大截面积和体积。对于出血造成中线移位的情况，会给出中线移位的相关参数。同时根据临床应用场景，配置了随访对比功能，基于病灶的性质进行随访对比分析，从宏观和微观多个角度对出血量变化进行分析。2）脑部CT影像处理模块，包括：出血灶自动检出标记功能；出血灶自动定位功能；出血灶自动测量分析功能；随访对比功能；结构化报告功能；9系统对接服务实现与区域PACS系统的对接PACS系统对接接口基础设施序号设备名称主要参数数量单位1计算服务器1CPU：22颗Inte1XeonSi1ver4215R,单颗CPU主频23.2GHz；内存：24*32GDDR4；GPU：24块

13、RTX3060；硬盘：22*48OGRAID1；数据盘：24*8THDDRAID5阵列卡：1*1R382D/8口/2GB缓存/支持RAID0.1.5.6.10.50.60JB0D网卡：不少于2块千兆网卡电源：1+1冗余电源机箱：机架式4台2备品备件23计算服务器2CPU:21颗Inte1CoreI9-10900X,单颗CPU主频23.6GHZ8核16线程内存：22*16GDDR4系统盘:不低于1块50OGSSD数据盘：不低于1块4THDD网卡：不少于2块千兆网卡GPU：22块RTX3060GPU；机箱：机架式24备品备件12.技术参数1、肺结节CT影像辅助检测软件1.自动定位肺结节需支持自动定

14、位结节所在的肺叶及肺段、胸膜或叶间裂。2.自动计算肋胸膜距离需支持自动计算结节的肋胸膜距离。3.肺结节自动分析功能3.1自动识别结节表征需支持至少识别20种表征类别。3.2结节危险性预测需支持自动预测结节的恶性概率，提供高危、低危分级与恶性概率百分比评估。3.2.1结节良恶性分类准确性需支持自动对结节的良恶性进行分类，肺结节良恶性分类准确度不小于95%（投标人需提供SCI文章证明）3.2.2良恶性预测AUC曲肺结节良恶性预测准确率在外部独立验证集AUC曲线线性能下面积不小于80%。（投标人需提供SC1文章证明）3.3Brock模型评估需支持Brock模型评估功能，通过结合患者年龄、性别，合并肺癌家族史与肺气肿史，可对每个结节的恶性概率进行评估。3.4结节特征分析功能需支持自动分析结节密度分布和结节影像组学等相关信息，并给出相应概念解释。3.5相似病例分析功能需支持相似病例的图像对比浏览功能，对于高危结节，展示相似病例的病理结果，提供相似概率。3.6质量分析需支持自动分析结节的质量，可任意调整CT值区间，自动计算对应的病灶质量。4.肺结节智能随访功能需支持对患者多次检查进行随访对比阅片，并可切换显示历次检查，并且自动对比两次检查的相关信息。5.结节自动匹配自动匹配不同次检查的同一结节。（投标人需提供肺结节匹配的