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NEW 软件系和医科大学共同研究组，在外科学领域权威杂志上发表论文
- 2023-10-23
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- 2023-10-23
- 我校软件系教授柳钟彬(音)和医学院外科教室申浩正(音)教授融合研究组的研究成果刊登在外科学领域国际著名学术杂志上。 韩国大学研究组通过共同研究,取得了备受国际关注的研究成果,从这一点来看,这是有意义的成果。
研究组论文刊登在外科学领域的世界权威杂志《国际杂志(International Journal of Surgery,IF:13.4,上位1%JCI)》9月刊网络版上。
论文的题目是"利用Computed tomography的深度学习基础急性小肠封闭高危人群患者识别:预测模型开发及验证:回顾性队列研究(Deep learning using computed tomography to identify high-risk patients for acute small bowel obstruction:development and validation of a prediction model:rostructive stoh)"
急性肠梗阻(SBO)是需要紧急手术的最常见的急性腹部疾病之一。 肠梗阻是一种很难用眼睛识别其特征的疾病,而且具有急性发病的特征,因此诊断存在很多困难。 此前,虽然利用AI和腹部CT决定了手术治疗法,但鉴别需要紧急手术的高度小肠闭塞(HGSBO)和低等级SBO或麻痹性肠闭塞(LGSBO)等非常困难。
亚洲大学研究组利用包括250名578个正常事例在内的3万8000个以上的非手术(ASBO)及手术患者的CT图像,开发出了分类高危ASBO患者的深度学习分类器。 与之前的机器学习模型相比,这是筛选和判定有肠梗阻(SBO)的高危患者时信赖度大幅提高的工具。
以研究组的研究结果为基础,在紧急情况下通过筛选,不仅能快速诊断患者是否肠梗阻,还能预测肠梗阻的严重程度,有助于判断是否需要紧急手术。
亚洲大学软件系教授柳钟彬(音)和医科大学外科教室申浩正(音)教授于2021年6月通过校内融合研讨会开始了共同研究。 共同研究组去年被选定为韩国研究财团支援的中坚研究课题。 此次研究成果是亚洲大学医疗院拥有的优质数据及经验与我国大学软件学科的人工智能技术融合而诞生的,因此意义重大。