计算机设计大赛参赛项目

腰椎手术规划
多模态决策系统

面向腰椎MRI辅助分析与病例结果管理的桌面端决策支持原型系统。支持矢状位与轴状位双平面影像处理、自动分割测量、分型诊断、病例管理与PDF报告导出,为脊柱外科医生提供精准、可解释的术前决策支持。

98.5%
分割Dice系数
3min
单病例分析
双平面
矢状位+轴状位
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核心功能特性

从影像导入到报告生成,全流程智能化辅助,让腰椎手术规划更加精准高效

双平面影像分析

同时支持矢状位与轴状位MRI影像处理,提供全方位的腰椎结构分析与可视化展示。

智能分割测量

基于改进U-Net的深度学习模型,集成可变形卷积、小波变换与通道注意力机制,自动识别椎间盘、椎管等关键结构。

自动分型诊断

集成Pfirrmann分级与MSU分型算法,自动生成标准化的诊断结果,支持人工修订与确认。

病例管理系统

完整的病例建档、时间节点归档、历史回查功能,支持按病历号快速检索与对比分析。

智能报告生成

一键导出标准化PDF报告,包含影像图、测量数据、分型结果与AI建议,支持个性化编辑。

AI辅助决策

集成SiliconFlow多模态大模型(GLM-4V、Qwen2.5-VL),基于影像与文本生成诊断解释与治疗建议草稿。

工作流程

简洁高效的操作流程,3分钟内完成单个病例的全流程分析

病例创建
1

病例创建

录入病历号与患者基本信息,系统自动生成时间节点。

影像导入与分析
2

影像导入

分别导入MRI矢状位与轴状位DICOM序列。

智能分析
3

智能分析

自动执行分割、定位、测量与分型。

报告导出
4

报告导出

一键生成标准化PDF报告,支持打印与分享。

技术架构

融合深度学习、计算机视觉与自然语言处理的前沿技术,打造可靠的医疗AI辅助系统

改进U-Net分割网络

集成可变形卷积、小波变换与通道注意力机制,在腰椎MRI分割任务上达到98.5%的Dice系数。

几何规则后处理

基于分割掩模的轮廓分析与几何计算,自动提取关键点、测量尺寸,实现可解释的自动化测量。

多模态AI辅助

集成SiliconFlow的GLM-4V与Qwen2.5-VL大模型,基于影像与文本生成诊断解释与治疗建议。

技术栈

深度学习框架
PyTorch
影像处理
SimpleITK, pydicom
计算机视觉
OpenCV, Pillow
数据库
MySQL
桌面UI
PyQt5, Fluent
AI服务
SiliconFlow API

轴状位分析结果展示

轴状位分析(点击放大)
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观看系统演示

了解LumbarAI系统如何在临床工作流中辅助医生进行腰椎手术规划决策。演示视频制作中,敬请期待。

演示视频制作中

我们将展示完整的病例创建、影像导入、智能分析到报告导出的全流程操作。
敬请期待后续更新。