人工智能与医学影像的发展论文

问：人工智能在医学影像方面的应用

1. 答：协助计算机展开工作
   计算机的出现极大地解放了人类的双手，做到从人脑到"机脑"的延伸，其运算速度快，且结果精准，机时代的一个重要产物，"人工智圆羡能＋医学影像"的应用更是要在计算机的辅助下才能完成。信息时代，医学信息的传递主要是通过计算机完成的，人工智能和医学影像的有机结合，有助于计算机在医学领域开展多元化、系统化的工作。近年来，在医学专家和计算机专家的共同努力下，计算机视觉系游正统、 AI 图像处理等先进技术不断出现并应用到医学领域，这些技术的出现在就诊过程中可以更好地帮助医生探寻病患的病因，大大提高了前期诊断的准确率例。
                                      
   影像组学
   2012年，影像组学这一概念首次被提出。其主要指利用大数据的海量储存及处理功能，对所需专业信息进行深层次的筛选、确认、剖析，最终找到最有价值的数据，并利用这些数据应用到医学检神腔悔测中，提高医学判断的准确性，对下一步的治疗提供一个有效参考。
                                      
   影像基因组学
   伴随着社会的不断发展，各项医学技术难题逐渐被攻克，并在高效化的医疗过程中出现了影像基因组学这项技术。
                                      

问：对医学影像学技术进步的认识及展望

1. 答：医学影像学发展新形势有着不断的发展。
   医学影像学中的许多技术已经在科学研究的工业中获得了广泛的应用。医学影像学的发展受益于现代计算机技术的突飞猛进，其与图像处理，计算机视觉，模式识别技术的结合产生了一个新的计算机技术分支－医学图像处理。
   本专业培养具有基础医学、临床医学和现代医学影像学的基本理论知识及能力，能在医疗卫生单位从事医学影像诊断、介入放射学和医学成像技术等方面毕吵的医学高级专门人才。
   扩展资料：
   现代医学是循证医学，医学影歼明像学包涵了多种影像检查、治疗手段，已成为临床最大的证源。值得一提的是，医学影像学发展的趋势是多种影像检查手段的融合和优化选择。此外，医学影像学专业内部也需要信息交流和相互融合。
   医学影像学的发展表现为几个方面，图像数字化是影像发展的基本需要；设备 化可以提高设备的使用及保障效率；诊断综合化能优化多种影像检查，提高诊断的准确率；分组系统化能更手改侍紧密的与临床结合，充分发挥综合影像的优势；而存档无片化则是实现数字化管理。
   参考资料来源：
2. 答：医学影像的处理本质上就是计算机视觉尘铅技术在医疗行业的应用，涉及医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重茄兄灶建等多个领域。人工智能的作用主要体现在对于经过一定计算机视觉技术处理后的图像数据进行进一步的智能化分析，辅助医生进行标注、诊断或者手术工作。
   展望：
   1、医学影像技术进一步发展：医学影像系统中成像设备技术升级、影像设备图像处理算力增加、智能诊断软件集成病种增多、影像数据融合应用、迁移学习加速影像诊断模型训练。
   2、人工智能在医学影像应用领域不断拓宽：除疾病的鉴别诊断外，还可应用于分子及细胞层面图像处理、应用于介入影像学、助力非外科手术方法诊断及治疗等。
   3、医学影像产业升级：区域影像数据颤扮中心建设促进区域级别影像数据流转及应用，医学影像专家团队开发模型评估体系与统一标准作为产业界产品标准等。
   扩展资料：
   发展所遇瓶颈
   1、影像数据分散在各个机构：影像数据是训练影像智能诊断算法模型所需的核心资源，但大量的影像数据分散在各个医院、影像中心、研究机构，不易被高效整合利用。
   2、影像训练数据集标注结果存在主观差异：不同医生对图像的理解存在主观差异性，造成标注结果的不确定性，导致影像训练数据集的标注结果受到主观因素的影响。
   3、人工智能算法模型适用的影像类型有待拓展：目前人工智能影像诊断主要集中在X光、CT、病理领域，而在超声、MRI、PET、红外等影像领域应用较少。
3. 答：回顾近5年影像诊断学的发展可以发现，过去的
   诊断依据几乎全来源于实时扫孙冲描所获得的信
   息，而今天越来越多的诊断来源于对采集的原
   始资料进行后续的脱机分析，如声学造影的分
   析、超声结构生物力学的研究、多维成者凯宽像等等。
   临床诊疗中影像
   医学是不可缺少的部分，所以医生必需熟悉解剖、病
   理及临床相关知识，还要具有熟练的操作技巧，才能
   顺利找出所需结构的切面图，作出正确诊断。
   影像诊断学发展的日新月异，需要我们不断首亮
   地更新知识，掌握新的技术，为病人造福。
4. 答：近年来，超声技术发展迅速。1，二维超声-彩色多普勒超声-脉冲超声，三功能复合，已经在我国各级医院广泛使用，是含源最常用，最方便，最便捷，最经济实用的检谈扰态查手段。2 ，超声影像从单纯的大体形态诊断，向功能诊断方向迅速发展。例如：测量心脏射血分数等评价心脏功能，乳腺、甲状腺的弹性成像用于评价肿瘤硬度，肝弹性成像用于评估肝纤维化程度，用超声评价动脉内皮细胞功能，等等。3 ，影像学从单纯用于影像诊断功能转向治疗，例如：高频聚焦超声用于肿瘤消融。4，超声介入治疗应用，例如，超声引导下肝癌射频消融、微波射频消融治疗等，超声科医生敢于挑战千百年来外科医生开膛破肚手术方式，以最小的痛苦、最少的流血、最小的损伤来治疗癌症等疾病，这是了不起的成就。5，超声仪器质量的改李岁进，三维超声、超声造影等新技术不断出现使精细分辨肿瘤形态成为可能，成为肿瘤早发现、早诊断重要手段，甚至使活体观察肿瘤细胞成为可能，将来的超声显微镜，最终会取代病理切片。6，超声仪器会越变越小，便捷到医生的白衣口袋里，医生人手一个，就像现在使用听诊器一样，识别超声图像是医生的基本技能。7 ，超声图像传输，使用 远程会诊，是将来的必然发展趋势。
5. 答：随着现在技术的发展 未来主要是CT和MR的时代，影像技术发橡斗展的会很快，医学影像人才需求量也在增加，目前国内此专业比较好的宏如友是华中科技大学同济医学院。普通本科较好的是牡丹江医学院和泰山医学院。医学影像诊断结合了临床和医技的知识，是比较难学的蔽槐，注重解剖和断层解剖和临床结合。

问：人工智能在医学影响分析方面,可以起到计算机

1. 答：1 人工智能在医学影像识别方面的应用
   医学影像是疾病诊断的主要路径之一,2016 年美国加州大学的 Gulshan 等团队在《肆余JAMA》杂志上首次报道了人工智能从 10 万余幅视网膜眼底照片中诊断糖尿病视网膜病变，与 54 位有美国医生执照的眼科医师及高年资住院医师相比较，其敏感性及特异性均高于人工判断。2017 年 Golden在《JAMA》杂志发表了人工智能通过深度学习，可以迅速地阅读病理照片，从而诊断乳腺癌是否有淋巴结转移，尽管还不能完全代替病理学家，但大大提高了诊断速度，减轻了病理学家的负担，提高了效果。英国曼切斯特大学数悉 Enshaei 等对 668 例卵巢癌患者进行分析，裂毕滚认为人工智能优于常规的统计方法及人工神经 计算的方法，可以更好地分析出患者的预后及影响预后的因子。