人工智能与医疗影像的互动与融合

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着新冠肺炎疫情的蔓延、患者越来越多、高龄化、老龄化等因素的影响，全世界都在追求更好的医疗服务。虽然医疗行业面临诸多挑战和机遇，但人工智能（AI）在医疗图像领域的应用却迅速得到推广。近年来，随着计算机视觉技术的不断进步，机器学习和深度学习等新型机器智能技术逐渐成熟，可用于辅助诊断、治疗等医疗相关任务。这些技术已经成为各医疗机构及其科室之间的共赢利器。

随着医疗影像诊断和治疗的需求增长，医学图像处理技术在医疗影像分析和管理中扮演着重要角色。医疗影像一直处于动态变化之中，从X光片到CT平扫的扫描序列、MRI体温测量等，无一例外地呈现出不同模态和复杂性，使得传统的图像处理技术难以应对此类数据。而基于机器学习的神经网络模型可以在提升精确度的同时减少数据量，有效解决当前医疗影像管理中的困难。然而，如何利用医疗影像数据进行医疗信息的自动提取、整合、分类以及后续的价值判断，还存在着巨大的挑战。

本文将基于现代医疗影像的发展趋势，对人工智能在医疗图像分析中的作用进行分析探讨。首先，将介绍医疗影像与生物医学信息学（Biomedical Informatics）的关系。然后，简要回顾一些机器学习领域的主要研究课题，包括：无监督学习、半监督学习、有监督学习、强化学习以及自监督学习。并结合实际应用案例介绍下述核心技术：图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN），循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），注意力机制（Attention Mechanism）。最后，回顾人工智能与医疗影像的结合发展趋势，以及前景展望。