人工智能在醫學成像中的應用簡介

定義：

人工智能：人工智能是計算機科學的一個分支，強調使機器像人一樣行動，使其變得智能。數據科學、機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等領域是人工智能的子集。

醫學成像：醫學成像是指為了診斷、醫療狀況或監測某一部位而對人體進行觀察的不同類型的技術。不同類型的醫學成像有CT掃描、X射線、MRI等。

醫學影像對于醫院中各種類型的嚴重疾病的診斷和監控至關重要。醫學成像是對人體各個部位和組織的成像。例如，如果一個人被診斷出肺部有問題，則使用X射線來監測肺部，這將給出肺部可能受到影響的部分。如果圖像不夠清晰，就無法得出任何結論，我們可以使用CT掃描來更好地查看肺部。每年，醫院都會生成大量的圖像數據。這些圖像可用于實現深度卷積神經網絡，從而有助于在圖像中找到不同的模式。人工智能將有助于分析這些圖像，并將進一步幫助診斷，為醫生做出挽救生命的決策提供工具。

基于AI的醫學成像如何有助于您制定決策？

基于人工智能的醫學成像依賴于不同醫院的圖像。這些圖像被用來訓練不同的算法，以發現不同的模式，然后對其進一步分析，以發現異常。這些分析和模式識別將有助于放射科醫師或醫生對疾病進行快速診斷和及時治療。人工智能驅動技術的預測能力有助于在惡性組織或癌細胞變得致命之前對其進行檢測。

正在使用基于人工智能的醫學成像技術的領域

乳房成像：

人工智能幫助放射科醫生診斷乳房異常并檢測癌細胞或組織。像QuantX (Quantitative Insights)這樣的計算機輔助診斷(CADx)軟件使用基于深度學習的工具，通過磁共振成像(MRI)來評估和表征乳房異常。在deep AI (iCAD inc.)等項目中，諸如數字乳房斷層成像（DBT）或3D乳房X線照相術等成像技術一直在幫助放射科醫生做出診斷。

心血管成像：

人工智能有助于檢測和識別病人可能的中風。諸如ContaCT（Viz.ai）之類的基于AI的技術會分析計算機斷層掃描（CT）圖像中的潛在中風。它使用深度學習來識別掃描中的大血管閉塞（LVO）。通過機器學習和訓練過的模型，Artery的Cardiac MRI 有助于實現復雜心臟分析的自動化。

肺部成像：

另一個受益于人工智能的領域是肺部成像。基于人工智能的系統使用醫學圖像，可以有效評估肺部，以檢測潛在的肺癌。基于人工智能的我國創業公司，Infervision開發了一種名為智能CT篩查解決方案（AI — CT）的技術，可以成功地在CT掃描中發現可疑的肺癌病變。

其他領域：

人工智能已經成功地應用于其他領域，如大腦成像或神經成像，可以檢測出潛在的腦損傷或腫瘤。OsteoDetect是一種利用機器學習技術分析腕部X光片(x射線)以識別突出橈骨遠端骨折的軟件。Idx-DR計算機輔助診斷（CADx）軟件程序可分析眼睛的圖像，以發現糖尿病性視網膜病變的征兆，而糖尿病性視網膜病變是糖尿病患者視力喪失的最常見原因。