9、计算机视觉在外科手术室和医学影像中的应用

计算机视觉在外科手术室和医学影像中的应用

1. 监测与病历记录

在肿瘤学中，为了分析治疗效果，会在不同时间间隔捕捉患病组织的图像并进行比较。通过观察患病组织大小的变化，有助于了解治疗的响应情况。而在病历记录方面，医疗从业者对人工智能工具生成的检查结果进行审核后，能为医疗病历提供必要的输入信息，避免了手动记录的繁琐。

2. 计算机视觉在医学影像中的应用

过去几十年里，人工智能和计算机视觉技术在解决大量生物医学问题上发挥了重要作用，以下是一些重要的应用领域：
|应用领域|具体应用|
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|心血管影像分析|自20世纪90年代以来，X射线冠状动脉造影、2D/3D/4D超声（包括血管内超声）、MRI和CT等技术，催生了用于众多医学查询和实时应用的成熟软件，例如冠心病、心脏移植和心律失常的诊断。|
|眼科|计算机视觉技术主要关注糖尿病视网膜病变、早产儿视网膜病变、年龄相关问题、先天性白内障和视网膜静脉阻塞等疾病。|
|神经学|它使研究人员和神经科学家能够构建更完善的模型来模拟人类大脑。神经网络就像“虚拟大脑”，可以捕捉人类大脑的表征。基于人工智能的神经学应用包括中风检测、脑肿瘤评估和治疗等。|
|骨科|该领域需要结合外科手术技能和创新技术。近年来，人工智能赋能的计算机视觉技术在该领域得到了快速应用，如脊柱畸形检测和手术结果计算器。卷积神经网络（CNN）在这些方面被证明非常有用，预训练的CNN可以将信息转移到新的骨折检测中，无需进行耗时的计算训练。|
|急诊医学|计算机视觉研究在急诊医学领域迅速发展。各种人工智能干预措施有助于改善急诊护理，特别是基于预测的诊断和急性放射成像。不过，还需要高质量