通过提高生产率和准确性以及更个性化的体验，人工智能正在彻底改变医学成像。根据Signify Research的数据，到2023年，包括自动检测，量化，决策支持和诊断软件在内的全球医学成像人工智能市场规模将达到20亿美元。全球医学影像分析软件收入预测（Signify Research）医学影像处理中使用的AI技术包括深度学习，机器学习，AR，数据挖掘等。这些技术可以实现疾病筛查，疾病诊断和医学手术中的一系列目标。 AI激活了医学图像处理：医学图像处理本质上是计算机视觉技术的一种应用。机器学习和深度学习等AI技术用于对计算机视觉技术处理的成像数据进行智能分析，例如成像配准和融合；并可以协助医生进行医学图像标记，疾病诊断和手术。医学图像与其他类型的数据集成在一起以进行分析：如果在AI算法的训练中医学图像数据与患者的身体体征，病史，遗传信息，身份信息和其他非图像数据相结合，则可以帮助机器分析更多的高维数据并提取最基本的特征。探索疾病背后的隐藏关联可以帮助医生更准确地诊断疾病。在疾病诊断中，深度学习优于机器学习：传统的计算机辅助诊断（CAD）方法主要基于机器学习或专家系统，并且因机械操作或无用而受到批评。然而，事实证明，深度学习算法更有效，并且可以更全面地处理医学数据，提取有用信息并输出疾病的关键点，从而使医生摆脱了耗时的临床工作。医学成像使用场景中的AI AI在处理医学成像数据时具有优势，因为CNN和RNN可以自发地适应图像处理。在医院和其他医疗机构中，例如独立的成像中心和体检中心，医学成像处理已成为人工智能最重要的实际应用之一。下表排除了没有医学成像数据（例如医学纯文本处理）的方案。它还省略了生物电，其中图像处理技术与通用计算机视觉技术完全不同。 Google-LYNA：Google的LYmph Node Assistant（LYNA）深度学习程序可以训练乳腺癌患者的病理切片以准确检测乳腺癌的扩散。该算法可以区分载玻片和转移性疾病，并确定每个载玻片中癌症和其他可疑区域的位置。与LYNA相比，病理学家检查载玻片所需的平均时间仅为一分钟，而没有助手则需要两分钟。 ImmersiveTouch--ImmersiveView：这是一个集成的VR实时解决方案，用于优化个性化手术计划，患者参与和手术教学。 ImmersiveView套件将CT和MR图像转换为直观，准确和高分辨率的VR模型，使医生能够操纵和探索患者的VR模型，以评估手术方案并为手术做准备。直观手术-达芬奇系统：达芬奇系统包括一个控制台和一个装有腹腔镜的患者侧推车。腹腔镜是一根细管，在终端装有微型摄像机和光源。它的设计允许外科医生在控制台附近操作并移动摄像头，然后将图像发送到监视器以指导外科医生。医学成像中AI的趋势和局限性人工智能技术受到医学成像市场的欢迎，因为它可以减少效率低下并节省医生的时间。时间，但也有一些因素限制了AI在医学成像中的实际应用。例如，大量的医学成像数据分散在不同的医院，独立的成像中心和研究机构中，这使得难以有效地组装和利用医学成像数据。人工智能的飞速发展继续推动着医学成像技术的发展和部署。除了疾病诊断，AI还可以用于分子/细胞水平的图像处理和介入成像，以辅助非手术诊断和治疗。预计监管机构和行业协会将合作组成医学影像专家团队，以建立针对该行业的算法模型评估标准。