深度学习人工智能技术在医学影像辅助分析中的应用

随着医学影像分析技术的快速发展和临床影像数据量的急剧增长,如何快速准确地针对不同疾病医学影像进行精确诊断、分类和预后评估,是现代医学工作者面临的重大挑战.深度学习是一种高通量自动化提取高维度特征信息的新一代人工智能技术,目前已广泛应用于临床医学大数据分析领域,为临床医学影像的快速识别、精准分割和辅助诊断等分析工作提供了...     

深度学习在医学影像中的应用:希望还是陷阱?

医学影像技术在疾病的检测、诊断和治疗中起着重要作用。由于人类专家经验的不稳定性,机器学习技术有望辅助研究人员和医师以提高影像诊疗的准确性和减少医疗资源的不均衡性。本文系统概述了深度学习技术的一些方法,介绍了医学影像学中的深度学习技术的应用研究,同时讨论了深度学习技术在医学影像中的局限性。     

人工智能自然语言处理在阿尔茨海默病中的应用

阿尔茨海默病（Alzheimer''s disease,AD）是一种不可逆的神经系统退行性病变,主要表现为记忆、执行、语言等方面的损害,早期发现并干预可延缓疾病的进展。目前,临床上常用传统纸笔式神经心理量表评估患者认知功能,但其具有一定的主观性及局限性。人工智能自然语言处理（natural language processing,NLP）是一种融合语言学、计算机学及机器学习的认知评估工具,通过更加客观的分析人类语言来评估患者认知功能下降的程度,可以帮助临床医生早期识别轻度认知功能障碍（mild cognitive impairment,MCI）患者、AD患者并对AD患者进行分类。本文将对人工智能NLP在AD中的应用进行综述。     

医学影像技术在医学影像诊断中的临床应用探究

目的:探究医学影像技术在医学影像诊断中的临床应用.方法:综合我院医学影像技术CT、CR、USG、MRI、DSA等探讨医学影像技术在医学影响诊断中的应用效果.结果:医学影像技术对医学影像诊断有着十分重要的意义,能让医生除接触和解剖外,了解患者的身体内部形态、功能、代谢等改变,对诊断患者病因、病情发展有着重要作用.结论:医学影像是以非入侵的方法得到人体内部某组织或某部分影响的处理技术,其在医学临床诊断中有着极为重要的地位,现代医学离不开医学影像技术.     

人工智能技术在医学影像中的应用讨论

深度神经网络是新一代人工智能技术,其在自然语言处理、学习能力、计算机视觉上将机器的认知能力推向了新的高度。目前,深度神经网络在医学影像中的应用主要集中在发现异常、量化测量和鉴别诊断3个方面,基于深度神经网络的医学影像研究已涉及放射影像、病理图像、超声影像、内镜影像等多个领域。深度神经网络在一些任务场景中已展现出与医师相当甚至超越医师的表现。在人工智能技术高速发展的大环境下,医师群体应客观冷静地看待技术、科学严谨地评价技术、积极开放地参与技术的提升与应用,成为技术的驾驭者,走向人工智能技术辅助下的医疗服务未来。     

微机在医学影像教学中的应用

在医学影像教学中普遍存在着一个难题:即在教学中如何为学生提供各种图象,做到理论与实践相结合,以求达到事半功倍的效果。我们在这方面也做过不少工作,如采用幻灯、投影、录像等手段,课后再将典型教学图片展示在橱窗内,供学生复习用。但     

小议PACS在医学影像中的临床应用

PACS就是医学影像存档与通信系统.PACS是个具有很高技术含量、超强实践性的新型技术系统,它涉及的方面十分的广泛,包括:影像医学、数字图像技术、计算机与通讯、软件工程等等.PACS系统是和医院的信息化管理与医学影像密不可分的,其共同的目的 就是将图像的获得、存档、传输和显示进行全面的处理.下面简单谈下PACS在医学影像中的临床应用.     

计算机技术在医学影像教学中的应用

目的探讨不同计算机软件在医学影像教学中的应用.方法通过对计算机技术在医学影像教学中不同专业、不同授课对象的应用进行总结,研究不同软件的实际应用效果.结果授课对象不同,软件的应用也不同.结论针对不同的授课对象,采用不同的计算机软件,充分发挥其特点,可达到事半功倍的教学效果.     

PBL教学模式在医学影像诊断学实验课教学中的应用

目的：探讨PBL教学模式在医学影像诊断学实验课教学中的效果。方法：将180名学生随机分为PBL教学模式班（PBL班）和传统教学模式班（LBL班）。最后通过闭卷考试和问卷调查相结合的方式对这次教学改革行综合评估。结果：闭卷考试结果显示,PBL班和LBL班考试成绩差异无统计学意义（P〉0.05）,但问卷调查结果显示,大部分学生认可PBL教学模式。结论：在医学影像诊断学实验课中应用PBL教学模式效果良好,能够提高该学科的教学质量。     

基于医学影像的人工智能技术在结直肠癌中的研究现状及展望

<正>结直肠癌（colorectal cancer,CRC）是起自于结直肠黏膜上皮的恶性肿瘤。早期筛查、诊断及治疗能明显延长CRC患者的生存期并改善预后。CRC主要依靠体格检查、实验室检查、影像学检查、肠镜检查和病理活检筛查和诊断,其中影像学检查,例如磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）、计算机体层成像（computed tomography,CT）、     

人工智能技术在乳腺疾病超声诊断中的新应用与思考

乳腺癌是女性最常见的致死性恶性肿瘤。超声是乳腺癌筛查的主要手段,但容易受到观察者主观性等因素影响。随着超声技术的不断发展,人工智能在乳腺超声诊断中的应用已日臻成熟,为临床提供了高效、精准、重复性高的新方法。本文将对近年来人工智能技术结合超声在乳腺疾病诊疗中的应用新进展进行综述,并聚焦于人工智能在影像技术中的应用与挑战进行思考。     

基于自然语言处理的临床合理用药知识图谱构建

目的：构建基于自然语言处理的临床合理用药知识图谱。方法：以国家食品药品监督管理总局（CFDA）、美国食品药品监督管理总局（FDA）及某大型三甲医院药品库中药品说明书为数据源，构建了一种基于深度学习算法的临床合理用药知识图谱库。对随机抽取的500份药品说明书进行人工标注，将标注的数据划分为训练集、测试集、验证集。基于深度学习模型BRET进行训练，通过训练集训练模型和验证集验证训练过程中的性能及训练后通过测试集测试模型性能，用优化后的机器学习模型预测未标注的药品说明书。结果：最终抽取出30余万条“实体-关系-实体”的三元组关系，将机器学习模型产生的三元组与领域专家标注产生的三元组一起导入Neo4j图形数据库中存储，以知识图谱的形式展现给临床药师。结论：通过基于深度学习算法的临床合理用药知识库构建，在标引少量药品说明书的前提下，挖掘出药品说明书中所有的医疗关系和实体。自动构建基于药品说明书的合理用药知识图谱，可提高合理用药的自动化程度和准确度，降低不合理用药。     

循证医学在医学影像教学中的应用

以循证医学为基础的教育模式区别于传统的医学教育模式,它提倡在临床实践中发现问题、寻找现有的最好证据、评价和综合分析所得证据来制定正确规范的医疗方案,使病人利益最大化。循证医学的理念引用到医学影像教学中,有利于培养学生发现问题分析问题的能力,有利于教学质量的提高。     

推进联邦学习技术在医学影像人工智能中的应用

医学影像的人工智能系统在辅助疾病诊疗方面已展现出巨大潜力,但医学影像数据孤岛、数据隐私安全及数据行业标准不统一等问题严重阻碍了人工智能赋能疾病诊疗。通过结合联邦学习和FAIR科学数据管理准则,可从技术上缓解上述问题对构建医学影像人工智能系统的影响,进而发挥多中心数据的最大价值,开发出更加高效、准确的疾病诊疗系统,指导基...     

视听教学在医学影像教学中的应用

视听教育(教育技术)是教育现代化的重要内容之一,也是当前教学改革不可缺少的内容。本文介绍我校自1992年制作《X线诊断学》视听教材并应用于教学以来的成果。1 方法以本校91、92、93级放射技     

人工智能在医学影像中的应用

阐述“人工智能+医学影像”的含义,介绍人工智能技术在疾病筛查、辅助治疗、病理分析中的主要应用,指出现阶段人工智能在医学影像应用中面临的主要问题,展望人工智能助力智能医疗的发展前景。     

多媒体在医学影像诊断学教学中的应用

近年来随着计算机技术的飞速发展和教育技术的进步，多媒体教学已经成为现代教育教学的重要组成部分。它以信息量大、图像质量好、文字清晰、动静结合等特点，越来越受到广大师生的欢迎。     

人工智能在血管外科中的应用研究进展

<正>人工智能(AI)是模仿人类的思维过程、学习能力并赋予计算机执行认知功能的方法^[1],核心包括机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)和机器人技术等。早在20世纪50年代达特茅斯会议上就正式提出AI的概念^[2],但迫于时代背景下数据量及计算机硬件设施的不足,导致其发展缓慢。随着21世纪数据量的不断扩充,计算机基础设施的完善以及计算能力的进步,使得诸多AI技术得以实现并在各个领域崭露头角。     

人工智能在医学影像专业教学中的应用探索

目的：探讨人工智能结合传统教学方法在医学影像专业实习教学中的应用效果。方法：选取医学影像学专业实习生18人,分为两组,每组9人,对照组接受传统教学模式,试验组接受人工智能辅助诊断系统结合传统教学模式,比较两组肺结节定位诊断水平。结果：试验组肺结节定位诊断考核成绩明显高于对照组。结论：人工智能辅助诊断系统结合传统教学模式能够显著提高影像诊断教学水平。     

PACS在医学影像实训教学改革中的应用

随着网络技术和医学影像技术的飞速发展,传统的医学影像实训教学模式已不能适应时代的发展和要求。图像存储和传输系统(PACS)的出现及应用为医学影像实训教学模式的改革提供了契机,在影像实训教学中发挥着重要的作用。其丰富了教学内容、方便了影像资料库的建设,减轻了教师的劳动强度,提高了教学质量。