人工智能技术在影像诊断中的应用及展望

深度学习作为新一代人工智能技术,以其强大的特征自动提取能力已经在自然语言处理、图像识别等领域崭露头角,而医生针对医学影像素材进行分析、诊断的过程与深度学习在其他图像领域的应用过程极为相似,故本文首先以深度学习的基本原理为切入点,其次对其目前在影像诊断领域的现状进行阐述,最后针对亟待解决的环节予以梳理及展望。     

人工智能在泌尿外科影像学诊断的现状及展望

目前在国内外,人工智能已经在泌尿外科领域的日常医疗保健中有所运用,如通过建立神经网络,从CT结果上预测尿石症的预后,结石清除率,预测术中出血量等,使医生更好地选择治疗方案。通过CT纹理研究,经深度学习和机器学习,准确鉴别肾脏良恶性肿瘤,提高透明细胞癌的检出率,大大降低漏诊及误诊率。使用放射学和纹理特征分析来研究膀胱癌,区分低级别和高级别肿瘤,使医生选定对病人创伤小的术式。并使用算法预测治疗反应,肿瘤复发率,从而延长患者生存率。开发前列腺癌Gleason评分预测、MRI计算机辅助算法诊断,手术结果和生化复发预测等,针对不同病人提供个体化治疗方案。研究发现,这些方法优于传统的统计方法。本文旨在全面回顾近年来人工智能在泌尿外科领域影像学应用的发展,从尿石症、肾肿瘤、膀胱癌、前列腺癌4种常见泌尿系疾病的影像学应用综述,为今后人工智能的临床运用提供更开阔的思路。     

6种影像学技术在致密型乳腺诊断中的应用

乳腺癌居于我国女性恶性肿瘤发病的首位,严重危害女性健康。致密型乳腺是乳腺癌的风险因素之一。在致密型乳腺中早期发现、早期诊断乳腺癌非常重要。乳腺X线摄影因受组织重叠、致密腺体遮盖等影响,对致密型乳腺病变检出存在一定局限性。近年来不断发展的功能成像技术,如动态对比增强磁共振成像、弥散加权成像、正电子发射计算机断层显像、乳腺专用伽马成像,通过反映肿瘤血流动力和代谢的变化从而提高致密型乳腺病变的检出。同时,新兴的光声成像技术能提供生物组织结构信息与功能信息,在深层组织中空间分辨率高,其在乳腺疾病中的应用逐渐受到重视。本文对数字乳腺三维断层摄影、超声检查、MRI检查、PET/CT检查、BSGI检查及光声成像等几种影像学检查方法在致密型乳腺诊断中的应用进行综述,为临床医生对致密型乳腺疾病的早期诊断提供帮助。      

影像学诊断乳腺肿瘤的现状

目的:为了研究在临床诊断乳腺肿瘤病患时影像学的作用和应用现状,以便为乳腺肿瘤患者的临床诊断与鉴别诊断提供科学依据。材料与方法:选取2012年3月到2013年3月在我院超声科检查诊断乳腺肿瘤病患178例,对这些病患的基本资料以及影像学诊断方法展开回顾分析。结果:这178位病患在我院超声科检查发现乳腺占位性病变,有154例病患根据医生的需求使用不同影像学检查方式如钼靶X线摄影、磁共振进行了进一步的辅助诊断,有169例病患确诊为乳腺肿瘤,正确率为95%;有48例病患结合影像学检查结果及临床表现后被确诊为恶性乳腺肿瘤。结论:伴随医疗技术的快速发展,影像学在临床诊断中获得越来越广泛的应用,目前临床诊断乳腺肿瘤的方法主要包括:X光射线、超声、磁共振、热图、冷光照射等,这些影像学检查技术能正确显示乳腺肿瘤的结构,为临床诊断乳腺肿瘤提供有效数据。     

人工智能在肺癌病理诊断中的应用及展望

病理学是用以确定肺癌最终诊断的基本工具,有效和准确的病理诊断对于患者的后续治疗至关重要。传统病理诊断由经验丰富的病理学家在显微镜下逐一评估所有切片,此过程耗时长、主观性强,经验不足的病理医师可能出现漏诊、误诊,因此提高诊断的准确性和稳定性是一项挑战。人工智能(AI)非常善于发现高维数据中的复杂结构,非常适合病理数字图像分析,尽管将其应用到临床病理诊断可能还有很长的路要走,但可以看到的是近年来用于肺癌病理图像分析的AI研究正迅速增加。对于相对简单的任务,一些AI模型已能接近病理专家水平,而涉及多医学中心、大样本量及多模态的模型还需进一步研究。随着AI技术的改进和发展,在未来数字病理将发挥主导作用,使诊断更加高效和准确,帮助病理学家满足越来越多患者的需求并帮助临床增加疾病的治疗选择范围。     

综合影像学检查在乳腺肿块诊断中的应用价值

本研究通过对60例乳腺肿块的综合影像学分析,探讨综合影像学检查在乳腺癌早期诊断中的应用价值. 资料与方法 一、研究对象 我院2006年1月至2008年12月间同时行彩色多普勒超声、数字乳腺钼钯摄影、CT检查的乳腺肿块患者60例,均为女性,年龄22～71岁,平均38岁.肿块均为单发,大小0.5～6.0cm,病史1d～5年.所有病例均经手术病理证实.     

人工智能在胃癌影像学中的应用进展

胃癌作为一种常见的恶性肿瘤,是我国癌症相关的主要死因之一。无创的精确诊断和评估,是制订最佳诊疗方案的基础。人工智能(artificial intelligence,AI)技术,特别是影像组学和深度学习技术,为影像学与胃癌临床诊疗的学科交叉带来新的研究热点。如今,AI技术能够将影像图像转换为海量的影像组学数据,已广泛应用于胃癌影像学研究领域。本文系统地回顾了AI技术应用在胃癌影像学研究的技术步骤、临床应用,提出研究中的挑战和机遇。     

超声人工智能在乳腺良恶性疾病鉴别诊断中的应用

目的 探讨人工智能(AI)在乳腺良恶性疾病鉴别诊断中的应用.方法 回顾性分析多中心乳腺病例1 460例.比较良恶性病灶在AI形态学和纹理特征上的差异,评估AI在良恶性病灶整体及对不同病理类型进行良恶性诊断的价值,并与医师、病理进行对照研究.结果 1 460例病例中良性857例,恶性603例.良恶性病灶在除能量外其他形态...     

人工智能影像诊断技术在基层医院中的应用与思考

人工智能（artificial intelligence,AI）是研究利用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科。近年来,随着机器学习和深度学习的应用,AI技术在医学影像诊断中得到了飞速发展,且取得了卓越的效果。基层医院医生由于临床诊断能力较薄弱和经验累积较慢等原因,使得基层医院的诊疗受到一定的影响,将AI影像诊断技术应用于基层医院能提高医院的诊断效率及临床诊断准确性。但是,AI与医学影像诊断技术的结合尚处于初步阶段,有一定的不足,需制定相应的解决方案,以推动AI在医学影像诊断领域的不断发展与成熟。     

影像学检查技术在肺癌诊断中的应用

针对肺癌的影像学检查,一般分为高危人群的筛查、疑诊及确诊患者的四定检查(即定位、定性、定量和定期),可以简单归纳为病变的检出、定性和分期。与肺癌诊断相关的影像技术包括X线胸片、计算机体层X线摄影(CT)、磁共振成像(MRI)、核医学(包括PET-CT)及超声(US)等。目前临床最常用     

人工智能联合超微血管成像技术在乳腺结节诊断中的价值

目的 探讨人工智能S-Detect技术联合智能三维超微血管成像(3D-SMI)技术对乳腺结节良恶性的诊断价值。方法 选取2021年1月—2023年2月151例(192个结节)乳腺病变患者为研究对象。采用常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术对乳腺结节进行良恶性鉴别,以术后病理结果为金标准,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,分析常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术及三者联合诊断对乳腺结节良恶性的诊断效能。结果 192个结节中,病理证实良性结节112个,恶性结节80个。常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术及三者联合诊断的敏感度、特异度和准确度分别为70.00%、83.93%、78.13%, 78.75%、79.46%、79.17%, 71.25%、93.75%、84.38%, 90.00%、80.36%、84.38%。三者联合诊断的诊断效能较常规超声检查、S-Detect技术高,差异有统计学意义(Z=2.567,P=0.010;Z=2.533,P=0.011)。常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术的曲线下面积(A...     

乳腺影像学的现状与使命

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤。乳腺影像学在乳腺癌的诊断、治疗方案的选择、疗效的评估及治疗后随诊监测中均具有重要作用。该文以国内外大量文献作为依据,对乳腺影像学常用检查方法（乳腺X线摄影、乳腺超声检查、乳腺MRI、PET-CT及其他乳腺影像技术）其临床应用的现状进行了较为全面而简要的阐述,作者结合自己的临床实践,针对乳腺影像学未来的发展趋势及使命提出了自己的见解。     

影像学联合检查在乳腺疾病诊断中的应用

目的 探讨超声、X线钼靶及联合应用在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的价值.方法 回顾性分析126例乳腺肿块患者的影像学资料,与手术或穿刺病理结果对照分析,比较不同检查方法和联合应用在良恶性病变鉴别诊断中的作用.结果 超声和X线钼靶摄片检查诊断乳腺癌灵敏度、特异度、准确性差异无统计学意义(P＞0.05);两者联合应用的灵敏度与超声、X线钼靶比较差异有统计学意义(P＜0.01).结论 超声与X线钼靶两者联用可提高乳腺癌诊断率.     

乳腺超声人工智能辅助诊断结合乳腺X射线摄影在乳腺癌诊断中的价值

目的 探讨在乳腺癌超声诊断过程中联合应用超声人工智能以及乳腺X射线摄影结果对提高诊断准确度的价值。方法 回顾性选取103例接受治疗的疑似乳腺癌患者,以手术病理检查结果为金标准,结合灵敏度、特异度以及受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估超声独立诊断、超声结合乳腺X射线摄影诊断以及超声联合乳腺X射线摄影及人工智能诊断3种方法的诊断价值。结果 经手术确诊阳性21例,阴性82例,超声独立诊断的灵敏度为85.7%,特异度为59.7%,ROC曲线下面积为0.835;超声联合乳腺X射线摄影诊断灵敏度为95.2%,特异度为68.2%,ROC曲线下面积为0.909;超声联合乳腺X射线摄影及人工智能诊断灵敏度为95.2%,特异度为97.6%,ROC曲线下面积为0.969。人工智能辅助下的联合诊断效能显著提高(P=0.004)。结论 结合乳腺X射线摄影检查及人工智能辅助诊断可以有效提高低年资超声医师对乳腺癌诊断的准确度。对于高年资医师来说,使用联合诊断的方法可以在保持诊断灵敏度不变的条件下提高诊断的特异度。     

数字乳腺断层摄影在乳腺内病变诊断中的价值与展望

乳腺癌是全球范围内女性常见的恶性肿瘤。目前,全数字化乳腺摄影(FFDM)是乳腺癌筛查和乳腺疾病诊断的主要影像学检查方法。数字化乳腺断层摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)一次成像就可获得一系列断层图像,解决了常规X腺摄影中腺体组织重叠的问题,有效地提高了乳腺癌的检出率和诊断的准确率。     

影像学在诊断颈椎病中的应用

目的通过对85例颈椎病影像学资料进行分析,探讨颈椎病的影像学特征及其X线片、CT、MRI及MRA检查方法的选择原则,以便临床上对不同类型以及不同程度的颈椎病选择合适的诊断技术。方法 2005年6月2009年7月,85例均行颈椎标准X线片、CT、MRI及MRA检查,对其影像学资料进行分析。结果颈椎病以椎体及小关节增生、生理曲度改变、椎间隙变窄和局部失稳为常见X线表现,X线片、CT、MRI及MRA对颈椎病的诊断有不同的优点及限度。结论 X线片为首选检查方法 ,绝大部分可明确诊断,特殊情况加做CT、MRI或MRA检查。     

乳腺纤维腺瘤影像学诊断进展

乳腺纤维腺瘤是乳腺病变中最常见的良性肿瘤,在临床上常与纤维囊性变、腺病、甚至乳腺癌等良恶性病变混淆,应慎予鉴别。为了提高对本病的诊断水平,将近年来影像学方面的重要发展综述如下:1　乳腺钼靶Ｘ线摄影乳腺钼靶Ｘ线摄影是最常见采用的检查方法,其诊断正确率可达90%以上。现在,在常规上下位和侧位投照基础上,又增加了斜位等投照体位。且在技术上更强调采用局部压迫术和放大摄影术。三维立体定位技术和细针穿刺活检亦被普遍结合使用〔1〕。Ｘ线表现上,单发纤维腺瘤为圆形或椭圆形,密度均匀,边界完整锐利;多发纤维腺瘤表现为均匀一致,中…     

PET-CT在前列腺癌诊断中的应用现状和展望

<正>前列腺癌在发达国家中已经成为威胁男性健康的重要疾病。在西方国家,前列腺癌病死率在恶性肿瘤中居第二位,与发达国家相比,我国的前列腺癌发病率相对较低,但随着人口老龄化及生活条件的改善,近年来前列腺癌的发病率呈明显的上升趋势,已位列男性泌尿系统恶性肿瘤发病率的第二位,已成为影响国人健康的重要疾病。前列腺癌的早期诊断和正确的临床分期可大大提高患者的生存率、延长寿     

乳腺疾病影像学诊断进展

本文从实用方面简述85～86年间医学影像诊断乳腺疾病的某些进展。一、高质量乳腺 x 线摄影(mammography,MG)。目前可发现0.5厘米大的乳癌。肿块边缘清晰者多为良性,但界限清晰的腺癌、边缘不清的囊