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来自西门子医疗诊断集团化学、免疫、自动化和诊断IT业务部的自动化专家，正与自动化系统提供商Inpeco公司合作设计、实施解决方案。从进样到储存，新的处理轨道将血样化验的诸多环节整合在一个综合系统中。

来自西门子医疗诊断集团化学、免疫、自动化和诊断IT业务部的自动化专家，正与自动化系统提供商Inpeco公司合作设计、实施该解决方案。从进样到储存，这个新的处理轨道将血样化验的诸多环节整合在一个综合系统中。

该自动化解决方案可提高样本处理量，减少人工操作量，从而降低失误风险。此外，它缩短了每个样本的处理时间，从而大幅提高了化验室的效率。设计这种综合自动化系统的挑战在于，将化验室里的诸多不同工序和专业整合起来。西门子提供的这个的、全定制自动化解决方案，将医院化验室的诸多关键型任务整合并优化到一条处理线中。

最多可储存50万份样本的冷藏箱

利用条码标签，该系统可以全自动处理未经归类的试管，不论其中装的是血样、尿样，还是血清。机械臂将样本容器放置到多通道传送带上，后者将之输送至适当的诊断站。此外，如果客户需要的话，西门子自动化解决方案可以针对紧急情况提高加急样本的优先级，自动在某种“快速通道”上，迅速将之输送至处理线的最前端。在分析站，移液管会吸取每种化验所需的样本量，这意味着不再需要将一份样本分装到多根试管中——过去，这是标准的操作规程。可以随时调看每份样本的测量数据，及其当前在处理线上的位置，还可以查看何时能拿到全部结果。储存也实现了全自动化，以确保总是能在需要的时候，获得适当的样本。

“未来实验室”是专门针对Quest Diagnostics公司的需求，量身定制的解决方案。譬如，它必须能随时将其他制造商提供的补充仪器，整合到这条处理线中。此外，冷藏箱的容量是另一个新特点，它最多可储存50万份样本。如果Quest Diagnostics公司想在旗下其他医院化验室实施同类自动化解决方案，西门子和Inpeco公司将是供应商。

特别是在处理多发性创伤时，医生很容易顾此失彼。原因之一是人体复杂的三维结构，往往使得难以发现全部损伤部位。为此，西门子中央研究院和西门子医疗计算机断层扫描业务部的研究人员，研发出一个极其简单、快速的解决方案，能够将复杂的三维骨骼结构，转换成易于分析的二维扁平图像。

车祸、跌落或运动创伤的发生可能会造成人体骨骼和器官受到严重伤害。然而，要真正查明患者身上的伤处，需要进行费时的分析，还要有善于捕捉细节的锐利眼光。为了加快外伤探查，同时减少忽略哪怕是发丝般骨裂的可能性，西门子研究人员开发出有助于解决这个问题的技术。

识别胸廓

这项技术的应用侧重于肋骨和脊柱评估，这是较常见的放射检查部位之一——2012年，仅美国进行的8,500万例计算机断层扫描（CT）检查中，就有16%是胸腔检查。这项名为syngo.CT Bone Reading的技术，采用了能根据“分类器”或目标对象所有范例都具备的特性，来识别图像内容的软件。

分类器是通过利用大量注解图像进行培训这种方式得到的。适用于胸腔检查的西门子Bone Reading技术，从创建胸廓模板开始，然后，对CT扫描图像中每一个很可能构成胸廓组成部分的三维像素（体素）进行分类。西门子中央研究院全身成像分析*核心专家S. Kevin Zhou博士是Bone Reading算法开发负责人，他解释道，“分类器只分析那些属于肋骨的体素，为每个体素分配一个置信度，并将之插入模板，创建出个性化模型。”

之所以能实现快速、准确的体素分类，是得益于这种算法能够“学会像孩子那样分辨不同模式”，西门子医疗计算机断层扫描业务部CT临床应用负责人GrzegorzSoza博士解释道。他负责这个项目的临床研究部分以及工作流程和界面。“这项技术成功的关键在于立足于机器学习——西门子中央研究院开发的算法，和我们描述三维肋骨分析和胸廓构成的有关。也正是得益于机器学习，这项技术不会将胸廓与其他骨骼的体素相混淆。”

骨骼阅片技术有助于轻松识别肋骨裂纹，同时允许医生标记出感兴趣区域（绿色箭头）。

体素公式

系统会相应地清除图像中大部分体素，因为它已经知道，它们不符合胸廓模式，同时，它将瞄准那些符合胸廓模式的体素。Zhou说：“如果它从某个体素中看出与其所熟知的模型非常接近的模式，那么，它会为这个体素分配一个表示它作为肋骨组成部分的高概率值。”但这个过程远比听起来更复杂。他补充道，“其背后有数百个数学公式。系统专注于那些符合这些公式的体素，并忽略掉那些不符合的体素。”

当系统确定三维扫描图像中每一个较有可能构成胸廓组成部分的体素之后，它“在容积图的中心平面，沿着每根肋骨，从一头到另一头，对胸廓进行某种几何变形，”Zhou如是道。由此得到一种在二维平面上精确复制其三维特质的新颖胸廓图。此外，系统将自动标记每根肋骨和椎骨。

它能多快地完成所有这些过程，生成扁平的胸廓图像，以供放射检查医师进行分析？Zhou表示，“归功于自动预处理，几乎感觉不到等待时间。有了这项技术，临床医生可以全面了解所有肋骨的情况，缩短分析用时，降低发生错误的几率。它还能简化引导，同时允许临床医生标记出感兴趣区域。一项研究*发现，这项技术能帮助临床医生将阅片时间缩短一半，并且可以将骨折检出率提高10%。”

就缩短放射检查医师阅片用时而言，这项技术每使用一次估计可以节省约12美元，并且它的使用量以每6个月增加200%的速度增长，因此，5年内节支总额将达到数百万美元。

算法确定三维扫描图像中的每一个较有可能构成胸廓组成部分的体素。然后，它在容积图的中心平面，沿着每根肋骨，从一头到另一头，对胸廓进行某种几何变形。

Soza补充道，“如果不将肋骨展平，那么，医生不仅可能漏掉一些发丝般骨裂，而且当他认为发现了什么时，将不得不来回查看图像，以便确定是否真的有所发现。”

自2013年推向市场以来，西门子Bone Reading软件已经在63个国家的147家医院和成像实验室得到应用，截至2015年2月，这项技术已被用于约4万名患者。就缩短放射检查医师阅片用时而言，这项技术每使用一次估计可以节省约12美元，并且它的使用量以每6个月增加200%的速度增长，因此，5年内节支总额将达到数百万美元。

全身阅片？

当然，除胸廓之外，西门子Bone Reading软件还有可能用于身体的许多其他部位。经过培训，这种算法可以对任何骨骼部位执行相同的展平功能。主要适用部位包括脊柱和骨盆。Zhou说：“同当前版本一样，未来的应用将侧重于创伤。不过，这项技术也有助于检测癌症，因为，如果某个体素符合，比如，肋骨的轮廓，但呈现出异常，那么，临床医生一眼就能看出这个异常。”甚至全身骨骼展平，也不是不可能的。Zhou表示，“我们在考虑将206块人体骨骼全部转换成二维图像。可以想象，对于多发性创伤，我们可以进行全身扫描，并将整个结构展平。”

接下来，会不会是分析软组织？Zhou说：“毫无疑问。人体有大约75,000个解剖元素。远期愿景是标识出每一个体素的位置。器官、肌肉、血管，原则上，利用这项技术可以呈现一切。”

* Lazar, M, Mang, T, Asenbaum, U, Weber, M, Soza, G, Toepker, M, Ringl, H，展开的肋骨——可用于快速检测肋骨骨折的CT可视化算法：对创伤患者的敏感度和特异度的影响。北美放射学会2014年科学大会暨年会，伊利诺伊州芝加哥，2015年2月2日访问。