精准医疗,影像先行;精准影像,技术先行。近年来,随着人工智能的迅速发展,深度学习作为其重要分支,已广泛应用于信号处理、计算机视觉和自然语言处理等诸多领域,其中基于深度学习的医学影像数据分割、疾病检测及预后预测等已成为众多学者研究的热点。本文将简要概述深度学习在医学影像学主要技术领域的应用现状,并分析其在医学影像学临床应用中所面临的挑战与发展前景,旨在为深度学习算法的临床转化提供参考。
随着科技的发展,人工智能(AI)技术正逐渐应用于医学影像领域,但是AI技术仍面临诸多挑战。论文将分别从组织分割、疾病辅助诊断及临床研究三个方面综述影像AI技术在医学领域的应用进展,同时指出目前AI技术应用存在的问题。最后针对影像AI技术在医学领域中面临的挑战进行述评。
肺炎是继缺血性心脏病和脑血管疾病之后的全球第三大死因,是严重威胁人类健康的重大公共卫生问题,早期快速精准的病因学诊断及危险性预测是肺炎诊疗和防控的首要任务,但影像科医生工作量大、不同类型肺炎影像表现重叠等原因使得肺炎及时、快速、准确诊断与结局预测有较大挑战。人工智能(AI)在影像领域的迅速发展为解决上述临床难题带来希望。本文对AI在肺炎诊断中的最新研究成果进行综述,旨在探讨AI系统在肺炎筛查、诊断、预测领域的最新进展,展望其应用前景,为促进我国合理优化肺炎患者临床管理,提升肺炎智能诊疗水平提供参考。
随着人工智能技术在医学影像领域的应用越来越广泛,其在冠状动脉CT血管成像中的应用已经显示出了巨大的潜力,对于改善图像质量、优化后处理流程、辅助病变检出、评估功能学状态、分析预后等方面具有重要的临床意义。同时,人工智能在本领域应用中也存在一些问题有待解决,需要进一步的全检查流程优化,进而增强其在应用中的实用性和高效能的展现。本文对人工智能在冠状动脉CT血管成像中的研究进展、存在问题和未来发展展望作以综述。
近年来,人工智能(AI)在心肌影像领域展现出巨大潜力。AI算法实现了心肌影像的自动分割和测量,优化了工作流程。此外,AI通过影像组学和深度学习技术,提取能表征心肌病理改变的定量特征,辅助缺血性心肌病和非缺血性心肌病的精准诊断和预后评估。论文主要从心肌AI图像分析、影像AI辅助心肌疾病诊断和预后评估方面综述AI在心肌影像中的研究进展,并分析心肌影像AI的局限性,以期为更深入的心肌影像AI临床应用研究提供参考。