为应对新冠肺∞炎疫情，我校生命学院吴哲教授团队近日紧急研发了有针对性的人工智能超声图像识别技术，能够自动实时高亮显示肺部损伤，输出满足专家指南要※求的信息。

　　新冠肺炎对肺部的攻击会对肺部造成损伤。特别会形成肺泡间质综合征，造成肺泡间质水肿，甚至肺泡水肿▂。肺部这样细微【的变化可以在超声下留下特殊的声学信号。过去，肺部曾经是超▲声的盲区，现在由于新冠肺炎疫情的原因，肺部超声备受々重视。由于培训不足等原因，一线医生在使用超声检查肺部的时候往往不熟悉超ξ　声图像特征，不容易快速判断。

　　吴哲教授团队进而与成都优途科技有限公司合作，把算法集♀成到微型超声设备上，让病患无须◆离开病床就可以接受检查。在肺脏模式下，胸膜线和肺泡间质综合征所造成的特殊信号（术语叫做“B线”）都会被自动识别，自动高亮显示︼，护士都可以进行操作。

　　此外，团队通过物理和声学手段模拟出了肺超声的部分伪像∮征象，比如蝙蝠征、B线、A线、彗星尾征，形成了可以稳定成像的仿体技√术，可以帮助广大医学教育机构培训更多专门人才，具有一定的◢应用价值。

　　目前，该技术正¤在电子科技大学医学院附属肿瘤医院超声医学中心试用，对胸膜及肺泡╱粘液改变形成的B线自动识别，有利于准确诊断∞和随访观察，减少与患者的接触时间和感染风险，而且更有助于重症医生操作，远程超声专家会诊，做出更加精准诊断。超声医学中心卢漫教授希望该技术能早日应用于抗疫一线，为战胜疫情做出一定∏贡献。