Capabilities

关键点检测与参数测量

服务概述

关键点检测与参数测量是骨科影像AI的重要方向。思陌医学影像分析基于RTMDet、RTMPose等先进检测与姿态估计算法，实现骨盆X光等影像中解剖关键点的自动精准定位，并自动计算髋关节等临床参数，为骨科手术规划、术后评估和随访提供客观、高效的量化支撑。

多模态影像融合分析

服务概述

单一模态影像往往难以完整刻画疾病全貌。思陌医学影像分析通过多模态影像融合技术，将CT、MRI多序列、超声、病理等多种影像信息进行对齐与融合分析，充分挖掘跨模态互补信息，为复杂病例的诊断和疗效评估提供更全面、更精准的影像依据。

核心能力

1. 多序列影像融合

• 融合T1、T2、DWI、FLAIR等多序列MRI信息，提升病灶检出与定性能力
• 融合CT平扫与增强影像，辅助肿瘤血供特征分析
• 自动完成序列配准与标准化，消除扫描差异

2. 跨模态对齐分析

• 实现CT-MRI、影像-病理等多模态的配准与联合分析
• 基于Attention等注意力机制，自适应加权不同模态的贡献
• 输出融合后的综合分析结果与各模态依据

3. 多模态疾病预测

• 融合影像特征与临床指标（年龄、实验室检查等）构建预测模型
• 支持妊娠结局预测、疾病进展预测等临床预测场景
• 提供可解释的预测依据，辅助临床决策

4. 影像组学支撑

• 从融合影像中提取高通量影像组学特征
• 支持特征筛选、降维与建模，服务科研课题
• 特征结果可导出用于统计分析与论文发表

典型应用场景

某生殖医学中心构建多模态IVF妊娠预测系统，基于Attention-Unet融合胚胎影像与患者临床指标，对胚胎移植后的妊娠结局进行预测。系统综合了影像与临床多维度信息，为胚胎优选和移植决策提供了量化参考，提升了单个周期的妊娠成功率评估准确性。

影像报告智能生成

服务概述

影像报告书写是放射科医生日常工作中耗时最多的环节之一。思陌医学影像分析结合影像AI检测结果与自然语言生成技术，自动生成规范、结构化的影像报告草稿，医生审核修改后即可签发，将医生从重复性书写中解放出来，把精力集中在疑难病例的诊断上。

核心能力

1. 结构化报告自动生成

• 基于影像AI检测与测量结果，自动生成"所见即所得"的结构化报告
• 覆盖检查所见、诊断印象、测量数值等标准报告要素
• 自动套用科室标准模板，保证报告格式规范统一

2. 影像特征自动描述

• 自动提取病灶位置、大小、形态、密度/信号等特征并转化为规范描述
• 关键测量数值自动写入报告，消除手工抄录误差
• 支持阴性所见的标准描述，避免遗漏

3. 医生审核与修正

• 报告草稿以可编辑形式呈现，医生可自由修改确认
• 医生修改意见可回流训练，持续提升生成质量
• 保留完整修改痕迹，满足质控与追溯要求

4. 效率与质控提升

• 常规报告书写时间从数分钟缩短至数十秒
• 统一术语与格式，降低报告不规范率
• 支持与RIS/PACS流程联动，自动关联检查记录

典型应用场景

某医院影像中心接入报告智能生成系统，医生完成影像AI分析后，系统自动生成结构化报告草稿，涵盖病灶描述与测量数值。医生仅需审核关键结论并微调措辞即可签发，单份常规报告书写时间缩短约60%，报告术语规范性显著提升。

影像辅助诊断

服务概述

影像辅助诊断是思陌医学影像分析的核心服务之一。我们帮助放射科、骨科等临床科室，将深度学习算法嵌入日常阅片流程，对X光、CT、MRI等影像中的异常征象进行自动检测和提示，为医生提供可解释的辅助诊断参考，降低漏诊率、缩短阅片时间。

核心能力

1. 多模态影像解读

• 支持X光、CT、MRI、超声等主流影像模态，覆盖DR、CR、DSA等多种成像方式
• 遵循DICOM标准，兼容主流影像设备与PACS系统数据格式
• 自动完成影像预处理、标准化和窗宽窗位调整

2. 病灶自动检测

• 基于深度卷积与Transformer架构，自动定位影像中的可疑病灶区域
• 输出病灶位置、置信度和关键征象描述，辅助医生快速锁定重点区域
• 支持单病种与多病种联合检测，灵活适配科室需求

3. 可解释辅助建议

• 每一条检测结果均附带可视化的病灶定位热力图，医生可直观复核
• 提供可解释的征象依据，而非"黑箱"结论
• 支持医生对结果进行确认、修正和反馈，持续沉淀优化数据

4. 多场景适配

• 放射科：胸片、骨关节片、脊柱片的异常征象初筛
• 骨科：骨折、退行性病变的快速识别
• 体检中心：大规模人群的影像初筛与分流

典型应用场景

某三甲医院放射科引入影像辅助诊断系统，对日均上千张胸片进行骨折与肺部异常征象的初筛。系统自动标记可疑区域并按风险排序，医生优先复核高风险影像，单张阅片时间平均缩短约40%，同时显著降低了轻微骨折的漏诊率。

病灶检测与分割

服务概述

病灶检测与分割是医学影像定量分析的基础。思陌医学影像分析采用先进的深度学习分割算法，对影像中的病灶进行像素级精准勾勒，自动量化病灶的体积、直径、形态等特征，为临床诊断、手术方案制定和疗效评估提供客观、可重复的量化依据。

核心能力

1. 精准像素级分割

• 基于UNet、SEGVOL等主流分割架构，实现病灶边界的像素级精准勾勒
• 支持2D与3D影像分割，适配CT/MRI序列的立体病灶分析
• 分割结果可叠加显示于原始影像，医生直观核对

2. 病灶定量分析

• 自动计算病灶体积、最大径、长短径比、密度分布等定量指标
• 支持同一患者多次检查的纵向对比，自动评估病灶变化趋势
• 量化结果一键导出，可直接用于科研统计与临床报告

3. 多病种覆盖

• 椎体压缩性骨折的自动检测与分级
• 肺部、肝脏等脏器肿瘤的检测与分割
• 骨性病变、囊肿等常见病灶的识别与量化

4. 科研级标注支持

• 提供半自动交互式分割工具，辅助科研团队高效构建标注数据集
• 支持分割结果的人工修正与版本管理
• 可对接医学影像组学（Radiomics）特征提取流程

典型应用场景

某医院影像科针对椎体压缩性骨折开展AI检测，系统自动识别骨折椎体并进行分度，同时输出椎体高度丢失率等量化指标。医生复核确认后即可出具报告，筛查效率提升约50%，且量化指标为后续治疗方案选择提供了客观依据。

私有化部署与安全合规

服务概述

医学影像数据的安全与合规是AI落地的底线。思陌医学影像分析的安全合规体系覆盖影像数据的采集、存储、传输、处理和销毁全生命周期，确保每一套交付的影像AI系统都符合国家法律法规和行业标准，让医疗机构放心使用AI能力，影像数据不出院。

核心能力

1. 私有化部署方案

• 支持完全的本地化部署（本地服务器/私有云/混合云），核心影像数据不出院区
• 提供基于国产化硬件和操作系统（如鲲鹏+麒麟）的适配方案
• 支持物理隔离和网络隔离部署模式
• 部署方案可与医院现有PACS网络安防体系无缝集成

2. 影像数据安全防护

• 影像数据脱敏处理（自动去除或遮蔽DICOM头文件中的患者隐私信息）
• 传输加密（TLS 1.3 + 内网专线）
• 存储加密（AES-256 + 国密SM4双算法支持）
• 基于角色的细粒度访问控制（RBAC），支持科室级、医生级权限管理
• 完整的操作审计日志，所有数据访问行为可追溯

3. 法规合规

• 《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》合规
• 医疗数据安全相关规范（等保2.0三级 + 医疗行业标准）
• 医学影像AI产品的医疗器械注册咨询服务
• 人类遗传资源管理相关法规合规支持

4. 持续安全运营

• 定期的安全渗透测试和漏洞扫描
• 安全事件应急响应机制（SLA保障）
• 系统安全补丁的定期更新
• 员工安全培训和保密协议管理

安全体系架构

认证资质

我们的安全体系已满足以下标准的要求：