团队研发一种不依赖高昂的成像设备、易于推广到基层、农村以及欠发达地区的高效且经济的多病种通用超声智能诊断设备。建立了基于交互式深度学习架构的语义分割方法,解决了大规模图像数据的精确标记问题。攻克跨尺度、跨器官、多模态目标检测、识别与关联方法,建立了高效的数据融合模型,实现了关键病灶的精准识别。并在体检、筛查、疾病诊断等场景中进行应用验证。相关成果入选工信部“人工智能与实体经济深度融合创新项目”,已获得国家首批AI二类医疗器械认证并销售至著名的三甲医院和医疗集团。
可应用体检、筛查、疾病诊断等医疗场景。目前已在上海第一妇婴医院、北京航天总医院、爱康集团等国内百余家家公立医院推广使用。