11、人工智能与大数据在医疗影像领域的应用与前景

人工智能与大数据在医疗影像领域的应用与前景

1. 癌症的AI与大数据应用

1.1 癌症现状与AI大数据的重要性

癌症是全球第二大死因，美国在2015 - 2018年间癌症相关死亡人数大幅增加，但2018 - 2021年因吸烟减少、诊断技术提升等因素，死亡人数下降33%。人工智能在其中发挥了重要作用，如世界卫生组织在2020年将AI引入戒烟倡议，还可通过聊天机器人辅助诊断。

大数据指具有高容量、高速度和多样性的信息资产，需特定技术和分析方法转化为价值。它能为医疗提供新视角和机会，结合机器学习可存储和分析患者扫描数据，助力电子健康记录管理、新药评估和临床试验设计。人工智能则能更快、更安全、高效地分析健康数据，改进诊断技术，还能进行复杂非线性计算，减少人工干预。

1.2 癌症图像分割

肿瘤分割对癌症检测和治疗规划意义重大，常用于脑肿瘤诊断。手动分割虽准确，但依赖放射科医生，存在劳动强度大、观察者差异大等问题，且多局限于视觉检查和定性评估。而定量分析能为医生提供肿瘤特征信息，有助于治疗规划，但受病变大小、形状和位置变化影响，且准确分割需考虑多种成像方式。

目前，许多研究致力于使用计算机算法实现自动化肿瘤分割，卷积神经网络在脑肿瘤分割中应用广泛。图像分割方法多样，包括：
- 区域分割 ：以感兴趣区域内的种子像素为参考，根据纹理和强度等相似性约束扩展区域，用于前列腺癌治疗规划、乳腺癌检测和宫颈癌筛查等。
- 边缘分割 ：通过检测图像中灰度级的中断来分离图像背景和对象，使用一阶和二阶导数算子识别边缘。
-