Matrix AI (MAN)人工智能生态平台赋能智能医疗

Matrix AI Network(MAN)人工智能生态平台致力于解决数据资产确权、数据隐私、算力成本等问题，降低使用人工智能技术的入门难度和使用成本，帮助智能维护、智能医疗进一步实现数字化，探索个人金融发展的更多可能。推动人工智能技术应用落地的同时持续挖掘人工智能技术和应用场景的新可能。

MATRIX与人工智能诊断

相比起传统医疗，人工智能介入医疗场景可以帮助平衡医疗水平差异，提高医疗诊断的准确率和效率，辅助医生实现疾病的早期筛查。基于这个共识，Matrix AI Network(MAN)与同济大学上海肺科医院、复旦大学附属华东医院进行产学研合作，主攻小细胞癌症项目与骨折检测项目，依靠人工智能强大的搜索能力对海量的过往病例与治疗方案以及文献进行检索，提出完备的治疗方案，降低误诊和漏诊发生的可能性。

小细胞癌症(面向小细胞癌症诊断的AI增强影像方案)

小细胞肺癌是肺癌的基本类型之一。尽管和非小细胞肺癌相比，小细胞肺癌占肺癌比例仅为13%~15%，但是由于其极具侵袭性并且转移迅速而难以治疗，是一种恶性程度较高的肺癌。

MATRIX利用人工智能技术进行小细胞癌症的判断主要由数据收集、数据预处理、图像分割、肺结节标记、模型训练、分类预测组成。

面向小细胞癌症病灶勾勒的AI增强影像初步方案

解决了增强CT图像过大的问题，研发系统在超大图像(20000*20000)的情况下，能够兼顾全局和微观，实现对于小细胞癌症进行鉴别，计算患癌面积并完成病灶勾勒。

增强CT图像

骨折检测(面向肋骨骨折诊断的AI影像方案)

肋骨骨折是车祸定损和虐待儿童的主要取证方式，由于肋骨数量多、空间关系复杂，导致医生诊断工作量巨大，而且容易漏诊。

MATRIX对已进行脱敏处理的原始CT图像重建获得三维图像，通过高级形态学得到人体的脊柱和胸骨，再针对骨骼进行分割，去除胸骨和脊柱后，获得其他零散骨骼，再通过识别获得所有的肋骨，将获取的肋骨与医生进行标注的数据通过集合和众数的方式进行匹配，骨折数据以VOC&COCO的标准来制作，将数据集合起来作为训练数据来识别骨折位置，并通过模型获得预测结果。

为了解决了骨骼分割不清、骨质稀疏腐蚀等问题，在分析过程中利用了高级形态学、增量、腐蚀和循环规则收集；同时为了提高获取肋骨骨骼的准确率，进行代码加速，包括改进插值算法和加入opencv进行加速。

研发系统能够实现对骨折类型诊断，极大提升诊疗准确率和效率。

MATRIX智能医疗平台

根据CBInsights的统计显示，大量人工智能企业已经进入到智能医疗领域中，但受高质量数据和病人隐私保护等问题影响，导致一定程度上阻碍了产业的高速发展。为此，Matrix AI Network(MAN)希望不同于其他专门服务于医院和机构的人工智能公司或组织，打造一个直接面向病人的智能医疗平台。通过分布式存储、区块链技术和AI技术，帮助更多的人解决医疗隐私低、诊断结果准确率低、智能医疗诊断成本高昂等问题。

更安全

利用MATRIX 2.0中的分布式存储体系，在将病人的个人信息上传后通过采用分布式的方式存储在链上，从而避免被任何一个人窃取，同时分布式的算力分析，也避免了病人的信息在诊断过程中被算力提供者截取；

更准确

随着大量真实病人的资料上传及就诊，MATRIX的智能医疗平台将会基于这些高质量数据不断进化，从而不断提升诊断的准确度及可诊断疾病的类型；

更易用

病人只需要根据格式要求，在基于MATRIX主链的软件客户端上上传符合格式标准的病历数据或CT图像等，并使用MAN支付少量费用给提供算力的矿工，MATRIX网络将会基于我们的成果给病人相应的诊断结果，对那些医疗水平落后地区的患者来说，这大大降低了智能医疗的使用门槛。

可持续

MATRIX 2.0将提供丰富的工具和基础模型，以及全世界最优秀的数据科学家的技术支持，允许优秀的医师直接优化数据和训练自己的模型，大大提升了平台的可拓展性。

现阶段成果

MATRIX希望AI医疗诊断可以协助医生完成疾病筛查的工作，帮助患者降低医疗成本，减少误诊几率。MATRIX在MATRIX网页版钱包上上线了“医疗诊断”功能。当你登录网页钱包后，点击AI 交易，选择一种方式解锁钱包，在钱包解锁并进入交易界面后，选中“医疗诊断”。

选取并上传指定格式的压缩文件，文件要包含完整的一套医疗影像的dcm文件压缩包，上传后选择生成并发送交易。 等待 15 分钟左右，会返回处理结果（可以通过hash查询–与姿态识别和物体识别一样，交易发送方是ai处理交易的接收方；也可以在浏览器的AI 交易分类下查询）

根据Matrix AI Network(MAN) CEO Owen Tao所透露的消息显示，目前，MATRIX团队所研发的AI癌症诊疗系统已经在多家医院开始应用，同时，世界首例小细胞肺癌诊断以及寿命预测系统的研发也已经接近尾声。随着bitgrit等合作伙伴的加入，将会有更多高质量数据、AI模型支撑MATRIX智能医疗平台的持续发展。

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