【述评】医学影像技术研究进展及展望(5)
该算法优化检查流程、提高扫描速度,覆盖人体CT日常扫描范围的70%部位,并在临床上广泛使用。此外,基于智能剂量调制技术,能够根据患者解剖信息优化扫描剂量分布,使得不同体型的患者扫描均可获得质量一致的图像结果。通过和商业迭代重建技术生成的低剂量CT图像相比较,AI算法可以将低剂量CT图像转换为高质量的图像。AI可以通过算法的图像映射技术,将采集的少量信号恢复出与全采样图像同样质量的图像,而且使用图像重建技术,可以由低剂量的CT图像重建得到高剂量质量图像。在满足临床诊断需求的同时,降低辐射的危害。基于AI人工智能的影像诊断系统成为临床医生的\"AI助理\",可快速从海量影像中预筛出正常影像,只将有疑似疾病的影像提交医师阅读,大幅减轻医师的阅片量。
随着5G正式商用的到来以及与大数据、\"互联网+\"、AI、区块链等前沿技术的充分整合和运用,实现远程近乎无延迟的数据通信。在远程会诊中心或移动端实现远程数据采集,并极速打开薄层DICOM数据,突破空间限制进行影像后处理。以影像设备和图像存储与传输系统影像数据为依托,通过大数据+人工智能技术方案,构建AI辅助诊疗应用,优化检查流程,提高影像医学图像质量并降低辐射剂量。相信在不远的将来,随着AI医学影像技术的发展和模式的创新,将在赋能医疗的路上越走越远,为精确诊断、精准治疗的实现添砖加瓦。
医学影像技术学作为发展最快的学科之一,新设备、新技术推动其更快地向前发展。医学影像技术学的优势及临床应用价值得到临床医师的广泛认可。医学影像技术人员需不断地更新知识,提升专业能力,参与新技术、新设备临床应用的相关研究,提高图像质量、加快扫描速度、降低CT辐射剂量,获得定量和定性资料,解决更多的临床问题,更好地为患者提供医疗服务。随着AI和5G的应用,影像检查体位和序列参数的智能化设计,云平台远程网络、5G高速传输,实时交付,获得同质化的医学影像。
文章来源:《中国运动医学杂志》 网址: http://www.zgydyxzzzz.cn/zonghexinwen/2020/1113/452.html