吕星
长江大学电子信息学院 湖北省荆州市 434000
摘要：科学技术的快速进步促使整个社会正向着信息化、数字化以及智能化方向不断发展。近年来，人工智能技术的研究取得了突破性进行，在学术界和工业领域都引起了广泛关注和热议。随着人工智能技术不断成熟和完善，在各个领域的发展建设过程中，开始应用人工智能技术，以期推动社会经济的进一步发展。在医疗健康领域，对于人工智能技术的应用已取得了成功案例，为人工智能技术的广泛应用积累了丰富的经验。本文对人工智能在医学影像中的研究与应用进行深入的探讨和分析，并结合当前我国人工智能技术的实际发展情况，针对人工智能在医疗健康领域中的广泛应用，提出可靠的建议，为推动我国医疗健康领域的智能化发展以及扩展人工智能技术的应用范围，提供支持和帮助。
关键字：人工智能；医学影像；研究；应用
在当前的学术界和产业界中，人工智能是一个研究热点。近年来人工智能技术的研究工作得到快速发展，取得了较为突出的研究成本。例如，应用人工智能技术实现深度学习，使传统的图像、视频以及语音识别等领域向着智能化方向深入发展，实现了人机对话、情感计算等方面的有效渗透。除此之外，人工智能还在安防、物流以及无人驾驶等多个领域得到了有效应用，并且发挥了至关重要的作用。在当今社会，人口老龄化问题已成为困扰社会经济发展进步的重要问题之一。而随着经济水平的不断提高以及物质资源的极大丰富，人们对于健康的需求与日俱增，这就对当前有限的医疗资源和技术提出了巨大的挑战。基于这一情况，当前医疗领域亟需应用新技术，满足人们日常需长的健康和医疗需求。因此，人工智能技术自然而然地就被应用于医疗领域之中，如计算机辅助诊断、智能专家系统、手术机器人等多种基于人工智能技术的医疗产品已在研究之中。医学影像是筛查、诊断以及对疾病进行治疗决策的重要信息来源，是众人多医疗信息中最为关键的一类医疗。基于医学影像的重要作用，将人工智能技术应用于医学影像之中，从而有效提高医学影像对于疾病的筛查、诊断和治疗决策功能，实现基于医学影像大数据的人工智能技术。对于这一技术的研究和应用，对现代化医疗事业的发展建设具有极为重要的现实意义，因此受到医疗机构、科研机构、产业机构以及政府部门共同关注的焦点。
一、医学成像系统简介
目前，在临床中常用的医学影像模态主要包括电子计算机断层扫描（computed tomography，CT）、磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）、正电子发射计算机断层显像（PET- CT）、X射线、超声等等。在临床中，需要根据不同的生理病理信息，合理选择医学影像模态，从而对疾病做出客观、准确的筛查和诊断结果，为疾病治疗决策提供可靠的判断依据。
在临床中，通过使用医学影像设备有效采集人体中的生理病理等相关物理信息，同时利用计算机系统，以信号传播情况作为依据，根据数学物理模型理集结，对人体的生理病理信息进行精确处理，形成二维、三维的空间分布形态，即医学图像，进而得到疾病筛查诊断结果，为疾病治疗决策奠定可靠的疾病信息基础。
CT图像是临床常用的医学影像诊断方法之一，通过相关设备对人体生理病理相关物理信息的有效采集，再经过系统处理形成CT图像，能够对人体中各部分组织的三维密度分布情况进行充分的反应，成为临床疾病筛查和诊断的重要参考依据。
PET图像则能够对人体内部的氟代脱氧葡萄糖的代谢分布情况进行充分的反应，也是临床疾病筛查和诊断过程中，不可缺少的重要手段之一[1]。
二、快速医学影像成像方法
在临床中应用医学影像对患者疾病部位进行扫描，从而获得患者身体的生理病理相关的物理信息，最终依据相关信息对疾病进行准确筛查和诊断。在应用医学影像的过程中，成像速度一直以来都是备受广大医生和患者的关注。扫描时间过长，会严重影响影像科的日均流通量，导致日均流通量大幅度下降，还会影响患者的就诊体验，甚至给其带来不适感。除此之外，在扫描过程中，患者可能会发生不自主的运动，这也会影响成像质量。因此，尽量缩短扫描时间，实现快速成像，已成为国际上对于医学影像研究的关键要点。目前，这方面的研究工作主要集中于磁共振成像加速，而AI与成像的有机结合，就是研究的热点方向之一。
在研究过程中，对于快速医学影像成像方法，相关专家学者提出了许多观点，例如Mardani M等人就提出了一种以生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）作为基础的磁共振（magnetic resonance，MR）压缩感知（compressed sensing，CS）快速成像方法。这种方法的主要原理，就是利用GAN能够对高质量的MR图像的低维流形进行建模，从而达到快速成像的目的。除此之外，由Schlemper J等人提出的以级联深度神经网络作为基础的MR快速成像方法，也是一种具有较高实践意义的快速成像方法。
总而言之，人工智能在医学影像中的研究与应用，提高成像速度是一项极为重要的关键突破点，对于快速成像方法的研究和应用，也是人工智能与医学影像进行深度融合，推动我国医学建设向着智能化方向深入发展的重要措施[2]。
三、医学图像质量增强方法
人工智能在医学影像中的研究和应用，其关键要点之一就在于对医学图像质量的有效增强。在医学影像成像过程中，受到多方面因素的影响，例如数据量不足、患者不自主运动等等，都会造成医学图像中生成伪影和噪声，进而影响临床诊断。而将人工智能技术应用于医学影像之中，有效解决了这一问题。
下面，就以CT图像质量增强方法研究工作为例，对于医学图像质量增强方法进行详细的阐述。关于增强CT图像质量的研究，目前主要研究方向都集中于如何运用AI技术对于噪声以及条件仪影方面。在CT图像成像过程中，由于降低了放射剂量而导致成像过程中产生噪声，进行影响了CT图像质量。此外，为了减少投影数量，也会导致CT图像成本过程中生成条状伪影，这也是影响CT图像质量的主要因素之一。因此，目前对于增强CT图像质量的研究工作，主要集中于这两方面。
关于利用AI技术对于低剂量图像去噪进面提高CT图像质量的研究，Chen H等人提出了一种可行的CT图像去噪方法，这是一种以残差自编码器（residual auto-Encoder）作为基础而形成的CT图像质量增强方法。其主要原理是利用深度神经网络构建自编码器（auto-encoder，AE），其关键就在于使用残差方式对网络编码器和解码器进行有效连热门，从而能够对不同层次的图像特征进行有机结合，使网络建筑能力得到显著提升，最终有效优化CT图像质量。除此之外，其他学者针对CT图像质量增强方面，也提出几种较为有效的方法，为相关研究工作积累了丰富的经验成果[3]。
结束语
总而言之，人工智能在医学影像领域中的研究和应用，使得医学影像技术水平得到了大幅度提高，对于疾病的筛查和诊断准确率大幅度提高，为临床治疗决策提供了更加全面、精准的生理病理息，这对推动我国现代医学以及医疗健康事业的发展建设，具有极为重要的现实意义。
参考文献
[1]李华才.略说人工智能在临床医疗应用实践的几点思考[J].中国数字医学,2018,13(10):1.
[2]刘军,韩燕鸿,潘建科, 等.人工智能在中医骨伤科领域应用的现状与前景[J].中华中医药杂志,2019,34(8):3608-3612.
[3]李晓坤,郑永亮,邵娜, 等.基于AI技术在医学影像处理的应用[J].软件,2019,40(3):46-51.
个人简介：吕星，1997年12月，男，汉，湖北省鄂州市人，本科学历，学生，研究方向：人工智能与图像处理。
名称 ：长江大学“湖北省大学生创新创业训练计划项目”智慧课堂学生听课率检测平台 编号：S202010489060 级别 ：省级 .