《图像处理技术在医学影像中的应用》课件

图像处理技术在医学影像中的应用术为现疗诊断组计医学影像处理技已成代医不可或缺的重要成部分随着算图术领应现机科学与医学的深度融合，像处理技在医学影像域的用正呈出蓬态势勃发展的课将绍图术应关键本程系统介像处理技在医学影像中的用，包括基本原理、术临们将讨进图技、床案例以及前沿发展我探如何利用先的像处理算法提诊断为疗践带来高医学的准确性和效率，医实革命性变革目录绪论课题历背景与发展程医学影像基础数主要类型、据特点与分析流程图像处理基础预术处理、增强、分割等核心技主要应用案例临践应各类床实中的具体用前沿技术与挑战趋势来行业与未展望绪论课题背景医学影像诊断的关键地庞大的市场规模位场规2023年全球医学影像市为诊断过医学影像已成疾病的模已超450亿美元，年增长现场第三只眼，在早期发、准率保持在8-10%中国市诊断疗评挥龄确和效估中发着不增速更高，随着人口老化加现疗剧识预计将可替代的作用代医几乎和健康意提升，持术进诊续无法脱离影像技行精准高速增长断肿，尤其在瘤学、神经学和领心血管疾病等域传统影像分析的局限赖验观读导劳误诊细依医生经的主判、繁重的工作量致疲、微病变易问题严约疗进图术为这被忽略等重制医效率先像处理技的引入解决问题些提供了新思路绪论发展历程1895年X射线发现伦现线开创获诺琴发X射，了医学影像学的先河，得首届贝尔物理学奖这内术是人类首次能够看见人体部而无需手1970年代CT与计算革命计断层扫领将数算机描（CT）的发明彻底改变医学影像域，首次字化这维为处理引入医学影像一突破使三成像成可能1990年代PACS系统图档现数储传像存和通信系统（PACS）实了医学影像的字化存和为远诊断础输，程奠定基2010年后AI时代习术进深度学技在医学影像处理中取得突破性展，算法性能首次超越专开疗纪人类家水平，启智能医新元医学影像的主要类型X射线成像术组对线简单势检维最古老但仍广泛使用的医学影像技，基于织X射的不同吸收率形成影像具有设备、成本低廉、操作方便等优，主要用于骨骼、胸部等查但其二成像的辐剂问题局限性和射量是不可忽视的CT成像计断层扫过线扫横断维图组别显脏质脏诊创算机描通X射在不同角度的多次描，重建出人体面的二像CT能提供清晰的织密度差异，特适合示肺部、肝等实性器的病变，是急伤检选查的首方法MRI成像场频内质产图对软组别脏检辐磁共振成像利用强磁和射脉冲使体子发生共振，生信号形成像MRI织分辨率极高，特适合神经系统、肌肉骨骼和腹部器查，且无电离射，安全性高医学影像数据特点高维度高分辨率传现为除统2D影像外，代医学影像多3D甚时数单扫产数现至4D间序列据，次描可生百代医学CT可达

0.5mm等体素分辨率，高张场级对切片强MRI甚至能达到亚毫米，微小病变检关大数据量的出至重要检数数一次CT查据量可达百MB，MRI可达级数给GB，医院PACS系统据增长迅速，存储带来战和处理挑多模态灰度特性检态同一患者常需多种影像学查，不同模信数为图围宽诊断多医学影像灰度像，灰度范广息互补，融合分析可提高准确率数级宽显（CT可达千），需要特殊窗窗位示术技医学影像分析流程原始获取过数扫数通各类医学成像设备采集患者的原始影像据，控制描参和成像质数量，确保据的基本可用性预处理对数进归图质为续原始据行去噪、增强、一化等处理，提高像量，后分础析奠定基分割与检测识别图标区关键和提取像中的目域（如器官、病灶），量化特征，是最术战环节具技挑性的诊断与决策进断预预测辅诊断结基于提取的特征行疾病判、分类或后，形成助果，临支持床决策图像获取与采集设备采集设备多样化硬件参数关键指标现疗础数现代医机构配备多种影像设备，从基X光机到高端PET-分辨率是影像设备的核心参，代CT空间分辨率可达时转对CT中国三甲医院平均拥有2-3台CT、1-2台MRI，设备分辨率

0.23mm，间分辨率可达

0.25秒/旋信噪比SNR和比测术断图质剂与探器技不提升度噪声比CNR直接影响像量和低量成像能力内脏扫伪测态围标高端设备如256排CT可在

0.3秒完成心描，减少运动探器灵敏度、动范、量子效率DQE等指决定了设备的场为础扫数频对影；3T甚至7T超高强MRI神经影像提供前所未有的分辨基性能描参（如mA、kV、采样率等）的合理设置图质关率像量至重要图像预处理概述噪声与伪影溯源辐医学影像常见多种噪声设备电子噪声、量子噪声及散射射等预处理目标明确伪对标去除噪声、校正影、增强比度、准化强度临床实际案例剂伪线低量CT降噪、MRI运动影校正、乳腺X增强图预证续关键环节预仅图觉质为计像处理是医学影像分析的第一步，也是保后分析准确性的有效的处理不能提高像视量，更能算机辅诊断数习络剂应显助系统提供更可靠的输入据目前，深度学去噪网（如DnCNN、RED-CNN等）已在低量CT中得到广泛用，著降辐剂时证诊断质低患者射量的同保量滤波与去噪技术空域滤波技术频域处理方法滤图线滤频换将图为频滤空域波直接在像像素上操作，包括性波（均值、高斯）域处理基于傅里叶变，像分解不同率成分低通线滤滤简单频缘滤缘和非性波（中值、双边）均值波高效但会模糊边波去除高噪声但会模糊边；高通波增强边但可能放大噪缘滤对盐显滤图带滤则针对频伪；中值波椒噪声效果著；高斯波保持像整体特声；通波可特定率的影滤则时缘性；双边波能在去噪的同保留边信息频线匀频伪在MRI中，域处理常用于去除由圈不均引起的低影线应滤辐换结频阈组细节时在胸部X中，自适中值波常用于去除散射射引起的噪小波变合域值法在保留织的同有效抑制噪声，简单滤应点，效果优于均值波广泛用于各类医学影像降噪图像增强方法对比度拉伸线线扩图围组对诊断显结节围组检性或非性地展像灰度范，提高织间比度在胸片中，可突肺部微小与周织的差异，提高出率直方图均衡化图图匀对线应显结重新分配像素灰度值，使像直方分布更均，增强全局比度在骨骼X中用广泛，可著改善骨小梁构的可见性CLAHE技术对应图区内进脏应区辅诊限制比度自适直方均衡化，在小域行增强并限制噪声放大在肝CT中用CLAHE可提高血管与病灶的分度，助肝癌早期断图像配准与融合多模态配准本质图对应关将们转换标临像配准旨在找到不同影像间的空间系，它到同一坐系下床上常需配准同时势态获一患者不同间、不同姿或不同模下取的影像，如PET与CT、MRI与超声等为刚换仅转刚换配准可分性变（包含旋和平移）和非性变（可处理形变和扭曲）两大类主流配准算法态图则态特征点配准算法如SIFT、SURF适用于同模像；互信息MI法适合处理不同模间的问题习络来显配准基于深度学的端到端配准网如VoxelMorph近年示出优越性能脑肿诊疗过术术导术进对区在部瘤程中，精确配准前与中影像可引手精准行，减少重要功能损伤的融合提升诊断价值图将态显单态时像融合配准后的多模信息整合示，克服一模的局限性PET-CT融合同提肿诊断供功能与解剖信息，大幅提高瘤准确率（30%以上）和分期精确度脑软组显势为术部MRI-CT融合可兼具织分辨率与骨骼示优，神经外科手提供全面信息支持特征提取概览纹理特征分析边缘与形状特征纹图区内规缘结理特征反映像域像素分布的边特征表示解剖构或病变的轮廓信杂状则区律性和复性，是医学影像定量分析的息，形特征描述域的几何属性纹缘重要手段常见的理特征包括•边梯度、方向和强度计阵状积圆•统特征灰度共生矩GLCM衍•形描述子周长、面、形度、对关生的能量、比度、相性等凹凸度频换数滤数•域特征小波变系、Gabor•轮廓参福里叶描述子、矩特征应波响维数组结杂•分形用于量化织构的复度统计特征应用计肿疗评应统特征在瘤定性和效估中有重要用图•直方特征均值、方差、偏度、峰度肿质积图•瘤异性量化体直方分析组数维进预测•放射学特征高通量提取百特征行图像分割技术总览深度学习方法U-Net、nnU-Net、Transformer机器学习方法图随机森林、SVM、模型传统分割方法阈区值法、域生长、分水岭、活动轮廓图关键术将图标区传计简单对简单场像分割是医学影像处理中的技，目的是像中的目域（如器官、病灶）与背景分离统分割方法算，景效果习杂计习进习良好；机器学方法能处理复的分割任务，但需要手工设特征；深度学方法在近年取得突破性展，自动学特征表示，极大提高了分割精度临践肿积测术规疗计赖结术脏脑区床实中，瘤体量、手划、放划制定等都依于准确的分割果最新的人工智能分割技在肝、肺部、部等域的分专割精度已接近或超越人类家水平传统分割方法应用举例脑肿瘤分割肺部结节提取MRI CT脑肿阈区结结节阶阈在部MRI瘤分割中，常采用值法与域生长相合的策肺部CT提取通常采用多段策略首先利用值法（通常图当阈将区质区应态略首先基于灰度直方分析确定适值，增强与非增强设定-600到-400HU）分割出肺实域，再用形学操作修区选为应区连结节检测阶则结状阈初步分离随后以人工定的种子点起始，用域生长算复气管和血管接处段合形分析和密度围扩过筛选验证结节法向周展，直到达到边界条件值，通-流程找出潜在该对显质时较对这数结节检方法在处理比度明的胶瘤效果好，但面边界模糊套流程在LIDC-IDRI据集上的小（3-10mm）出率可级别质时临该对较结节检过的低胶瘤准确率有限床研究表明，方法增强型达85%，大（10mm）出率可超95%然而假阳性质对肿则仅战现胶瘤的分割准确率可达80%左右，但非增强瘤有50-率仍是主要挑，每例患者平均有3-4个假阳性发，需要医生进认60%的准确率一步确基于机器学习的分割方法支持向量机（）随机森林SVM过寻树预SVM通找最大间隔超平随机森林集成多个决策的区组测结鲁训练面，有效分不同织类型果，棒性强且速度脏结纹软开在肝CT分割中，合理快微研究院发的基于随脑组特征和灰度特征的SVM可实机森林的部多织分割系统现应85-90%的分割精度核函已广泛用于多发性硬化症研数选择为数将时数时缩（通常RBF）和参究，分割间从小短应关键数优化是用SVM的步至分钟骤与特征工程KNN寻结简单维K近邻算法在特征空间中找最相似样本，构但在高特征下关键结有效特征工程是提升性能的，通常合位置、强度和上下文特龄评征骨估系统中，基于KNN的腕骨分割准确率可达92%以上深度学习分割算法U-Net网络结构图结编码径U-Net是医学像分割的里程碑架构，其U形构包含下采样路和码径连细节仅层上采样解路，以及跳跃接保留信息原始U-Net有23，参数约为细战赛量3100万，但在ISBI胞分割挑中取得了突破性成果Mask R-CNN进阶将领时检测实例分割引入医学域，同处理和分割任务Mask R-CNN在多标场细现过层证目景（如胞分割、多器官分割）表优异，通RoIAlign保精结检测传约确的空间信息在淋巴与分割中，准确率比统方法提高15%竞赛冠军模型战赛夺应络结nnU-Net在多个医学分割挑中冠，其核心理念是自适优化网训练肾脏肿军级构与策略KiTS19瘤分割冠方案采用联3D-U-Net，Dice数系达到

97.2%最新Transformer架构（如UNETR、Swin-UNet）正领在改变分割域格局边缘检测与定位缘检测图础术结数缘检测过边是医学像分析的基技，用于确定解剖构或病变的精确边界活动轮廓模型（Snake）是典型的参化边方法，通能量最小化原线渐贴标该结内线图环缘理使曲逐合目轮廓模型合部能量（控制平滑度）和外部能量（吸引曲到像特征），适用于噪声境下的边提取脏应数误评标数心MRI边界提取是活动轮廓模型的典型用研究表明，基于Snake的左心室分割可达到90%以上的Dice系差估常用指包括Dice系（衡误这标觉评观较标量重叠度）、Hausdorff距离（最大边界差）和平均表面距离等些定量指比视估更客，是算法性能比的准方法目标检测与识别滑动窗口技术模板匹配方法图预图区计在像上以不同尺度滑动窗口，提取特利用设模板与像域相似度算，计现简单态对标检测征并分类算量大但实直接适用于形相固定的目深度卷积网络人工特征提取习检测端到端学特征表示和，如Faster结习HOG、LBP等特征合机器学分类R-CNN、YOLO等架构在医学影像中的标纹状应器，捕捉目的理和形特征用线钙检测标检测术应习检测显检乳腺癌X微化灶是目技的重要用基于深度学的系统可达到90%以上的灵敏度，著提高早期乳腺癌的顾显辅钙检单纯读对钙出率上海某三甲医院的回性研究示，AI助下的微化出率比人工片提高了

23.5%，尤其是于密集型乳腺的微小为显化团效果更明多模态影像融合技术原理深度学习融合前沿PET-CT结断层扫计断层传级权PET-CT合了正电子发射描（功能成像）和算机统融合方法主要基于像素操作，如加平均、主成分分析扫势连续获态图来习术显进态编码描（解剖成像）的优，在同一设备上取两种模的等近年，深度学融合技取得了著展多模器过软现谢码时习态关现像，通硬件和件配准实精确融合PET反映代活性，而-解器架构能同学不同模的特征表示及其联，实更结诊断CT提供精确的解剖定位，二者合极大提高了性能智能的融合剑开脑肿络时桥大学发的瘤MRI多序列融合网，同处理T

1、肿为标检肿疗数肿在瘤学中，PET-CT已成准查手段，用于瘤分期、T

2、FLAIR等多序列据，瘤分割性能提升了

8.3%中国医评监测单独习效估和复发研究表明，与PET或CT相比，PET-CT学科学院的研究表明，基于深度学的PET-MRI融合在早期阿将诊断约诊断单态准确率提高了15-20%尔茨海默病中，准确率可达

93.7%，比模高出10%以上图像三维重建断层重建算法医学打印应用技术应用3D VR/AR将数转换为维数维过虚现现术让CT重建算法平面投影据三体基于CT/MRI据的三重建模型可通拟实和增强实技医生可以沉浸数术应验维素据，主要包括解析重建法和迭代重建3D打印技制成实体模型，广泛用于手式交互体三重建模型北京某三甲医滤术规应术辅术规法波反投影（FBP）是最常用的解析划和教学研究表明，利用3D打印模院用VR技助神经外科手划，提计数进术规杂肾肿术时术导对区围肿方法，算效率高但噪声敏感；代重建型行前划可使复瘤手间高了中航精度，功能周瘤切术剂缩约为术导技（ART）等迭代方法在低量成像中平均短28分钟，出血量减少30%，尤除尤有效AR手航系统可在真实患势显辐剂维现优明，可降低30-50%射量其适合解剖变异病例者上叠加三影像，实精准定位，已在脏肿显显肝瘤切除中示出明价值影像配准算法细节刚性与非刚性配准评价函数选择刚仅转态性配准包含旋和平移变互信息MI是跨模配准的经换数计简单评标过测图，参少且算，适用典价指，通量两幅颅脑组较计赖评质于等织形变小的部像的统依性估配准刚许对态位非性配准允形变和扭量于同模配准，均方差关数计曲，采用B样条、薄板样条等模SSD和相系CC算效杂标型描述复变形，能处理呼吸率更高准化互信息NMI改杂场进传区运动引起的肺部形变等复了统MI在重叠域变化下稳为景的定性，成臨床推荐指标临床案例应用脑对术应过将术术部功能齐是配准技的典型用通前功能MRI与中超声配区语区损伤准，可避免精确功能（如言）北京天坛医院采用基于互信息辅导语术的配准算法，助神经航系统，使言功能保护率提高15%，后并显发症著减少病变自动检测冠状动脉狭窄筛查肺结节智能检测过习结节检测冠脉CTA自动分析系统通深度学实基于3D CNN的肺算法在现线狭检测竞赛血管提取、中心跟踪和窄，LUNA16中达到95%以上的敏感评狭定量估窄程度和斑块特性度，假阳性率低于1个/CT脑出血快速筛查骨折自动识别内脑线检测辅诊筛头部CT自动分析系统可在20秒完成X骨折系统可助急科快速检测对诊出血，硬膜下、蛛网膜下等多种查骨折，尤其在夜间急高峰期提高效过出血类型敏感度超94%率检测临应计显辅结节筛将阅时缩时病变自动系统在床用中需平衡灵敏度与特异度统示，AI助的肺查系统可医生片间平均短47%，同结节检项报显辅层结节诊显提高小（5mm）的出率华北某医联体目告示，使用AI助后，基医院肺漏率从

18.5%下降至

5.2%，著提层诊断升基水平组织分型与定量分析脑白质、灰质自动分割肿瘤体积测算与生长分析脑组础习肿积评疗应预关键标积测术织分割是神经影像学研究的基基于深度学的自动分割瘤体是估治反和后的指自动体量技将脑为质质脑为计肿区肿区积算法可MRI快速分割灰、白和脊液，神经退行性基于精确分割，可算瘤实体部分、坏死以及水的体础脑层积标临试验积测疾病研究提供定量基阿尔茨海默病患者大皮体减少和变化RECIST

1.1准通常用于床，但自动3D体量侧脑扩为诊断观传单径线测肿负室大等特征可被精确量化，早期提供客依据比统量更准确反映瘤荷临积径线疗肺癌床研究表明，3D体变化比最大变化更早反映治络结数质应关最新的3D深度网合注意力机制，在ADNI据集上灰白分反（平均提前

4.2周），且与总生存期相性更强（r=

0.68vs数传时频疗积评割的Dice系可达

0.94以上，比统算法提高5-8%，处理间r=

0.41）肝癌射消融治后，3D体分析可精确估坏死数时缩数区残区导疗从小短至分钟与留活性的比例，引是否需要二次治医学影像辅助诊断AICAD系统基本原理主要临床应用场景计辅诊断过领钙积计算机助CAD系统通分析医学心血管域冠脉化分自动算，动觉识别数测影像的视特征，自动可疑病变并提脉斑块特性分析，心功能参量诊断议为阅肿线钙肿检测结节供建，作医生的第二片者图预选区检瘤学乳腺X化和块，肺检测恶预测脏典型CAD系统包括像处理、候测诊断骤与良性，肝病灶特征分析、特征提取和分类/四个核心步诊脑筛急影像出血和骨折等急症快速诊误疗为检测诊断查，减少漏和延治CAD系统分型CADe和型专CADx两类，前者注于病变定位，后者侧恶断级重良性判和分分型FDA批准产品案例产脏软习疗FDA已批准多款AI医学影像品，包括Arterys心MRI分析件（首个深度学医设筛脑备），IDx-DR糖尿病视网膜病变查系统（首个无需医生复核的AI系统），以及Viz.ai卒检测软专中件（可直接通知科医生）产结节辅图疗筛中国NMPA批准的品包括推想科技的肺助系统和依医的眼底查系统等临床案例一肺结节筛查高频CT自动筛查流程结节筛现辅数肺CT查是肺癌早期发的有效手段AI助系统处理流程包括原始CT据输入→肺部选结节检测过滤结节维测结节结报分割→候→假阳性→三重建与量→特征分析→生成构化告筛应为岁查适症主要高危人群55-

74、吸烟史≥30包年或已戒烟＜15年的人群中国肺癌高发区岁进剂筛地推荐40以上高危人群行低量CT查DeepLung等深度模型阶检测络检测选结节络鉴别恶DeepLung是典型的双段网，先用3D CNN候，再经分类网良创结结节态纹对习性其新点在于合形特征和理特征，并利用比学提高特征表示能力队图过轴状状浙大团的DeepLesion模型采用多视融合策略，通位、冠位和矢位三个平面提结节检队结节缘取特征，有效提高小出率清华团的NoduleNet引入注意力机制，聚焦边特征，降低假阳性率临床性能与评估开数顶级在LUNA16公据集上，算法灵敏度已达95%以上（

0.125个假阳性/CT），超越师临验证显辅阅结节一般放射科医水平实际床示，AI助可使医生片效率提高40%，小检约（≤5mm）出率提高25%筛项数显层对结节检广东省某查目据示，使用AI系统后，基医院肺的出率从73%提升至显现92%，接近三甲医院水平，著提高早期肺癌发率临床案例二脑卒中快速识别秒

2094.5%识别速度检出敏感度内识别脑远对脑综检AI系统可在CT完成后20秒出出血，快各类型出血的合出敏感度达

94.5%，特异规为于常流程度

95.2%300+部署医院过脑筛目前全国已有超300家医院部署卒中AI查系统脑时脑识别对预关辅脑识别卒中是我国首位致死疾病，间就是大，快速改善后至重要AI助卒中系统主针对诊进时检测脑质内脑要急头部CT行实分析，可实出血、蛛网膜下腔出血、硬膜下出血和梗死早期征象协诊应该疗时缩北京和医院急科用系统后，CT到治的平均间从47分钟短至29分钟，溶栓率提高

21.3%专对显检测师AI系统与神经科家比研究示，在微小出血灶（

0.5ml）上，AI敏感度略高于住院医

88.3%师识别现师当vs

85.7%但低于主治医

94.1%；而在早期缺血性改变方面，AI表与住院医相，但仍低于资专高年家临床案例三乳腺肿块识别检测技术性能提升多中心验证钼线检乳腺靶X查国际多中心研究表明，中国七家三甲医院参与辅检顾Mammography是乳AI助可使乳腺癌出的回性研究收集了筛标钼腺癌查的准方法率提高

11.2%，降低21654例乳腺靶影对显单AI系统采用多尺度特征

10.8%的假阳性召回像，比分析示络时检测对纯读为金字塔网，同于早期乳腺癌（0期医生片敏感度肿钙肿检检辅块和微化块和I期），出率提升更

82.7%，医生+AI助测进为显为采用YOLOv3改架著，达到了敏感度

91.5%，尤其钙检测则对构，微化采用

20.2%于高密度乳在微小病灶（1cm）细检显更精的Retina-Net网腺（ACR c型和d型），出方面提升明使络频显别势阅时，以捕捉微小高特AI示出特优，提用AI后，平均片间约征高敏感度15%从每例

3.5分钟减少到

2.7分钟临床案例四心脏结构参数分析骨骼疾病分析应用骨密度线图像处理骨折自动识别与分型X线测质诊断标诊诊断习检测双能X吸收定法DXA是骨疏松症的金准AI系统急骨折是常见的影像学任务基于深度学的骨折系过识别计数库较线标记进通自动椎体轮廓，算骨密度值，并与正常据比，统可分析四肢和脊柱X片，骨折位置并行AO分型系统阶区生成T值和Z值系统首先基于Mask R-CNN准确分割出L1-L4椎采用双段架构先用YOLOv4定位骨骼域，再用ResNet-测结报络断体，再量各椎体骨密度，最后生成构化告101分类网判是否骨折及分型验证辅将检报时张线数训练对检多中心研究表明，AI助可DXA查告间从平均6分在10万骨科X据集上的模型，长骨骨折出敏感度测过协数显对为诊钟减至2分钟，量一致性超95%北京和医院据示，达

92.4%，骨折分型准确率

85.7%武汉某三甲医院急师识别错误应该诊使用AI后，技工作效率提高60%，椎体率从

7.8%降科用系统后，骨折漏率从

4.7%降至

1.2%，尤其在夜间急诊现为至

2.3%高峰期表突出，成医生的得力助手眼科医疗图像分析国家级筛查平台筛覆盖3000万人的糖尿病视网膜病变AI查系统OCT自动分析层测9视网膜精确分割，黄斑厚度定量量DR智能分级级专五分类准确率达

92.5%，接近科医生水平图应领筛应场检测眼底像是AI医学用最成功的域之一糖尿病视网膜病变DR查是主要用景，AI系统可自动微动脉瘤、出血斑、棉絮斑等病理特标进级级络过识别竞赛数顶级征，并按国际准行0-4分基于ResNet-152的深度网通多尺度特征融合，有效微小病变在Kaggle DR据集上，算法数师Kappa系达

0.85，超越一般眼科医水平断层扫图应层结测辅诊断肿龄关光学相干描OCT像分析是另一重要用AI可精确分割视网膜9构，量黄斑厚度，助黄斑水、年相性黄斑变性等疾筛过层检病中国已建成全球最大的眼底病AI查平台，覆盖26个省市，服务超3000万糖尿病患者，大幅提高基眼底病变出率，降低可避免盲的发生率病理图像分析AI数进扫将传数图镜约字病理学是医学病理学的革命性步，以全切片描仪WSI统玻片字化，形成超高分辨率像通常达40倍物，

0.25μm/像张数数对计资现这图识素一WSI可达GB大小，包含十亿像素，算源要求极高代AI系统采用滑动窗口或金字塔策略处理些超大像，高效别肿区细肿关键瘤域、胞核分裂象、瘤边界等特征诊断评组级结转队开标计数在乳腺癌病理中，AI系统可自动估织学分、淋巴移和分子分型南京某研究团发的乳腺癌Ki-67志物自动系统，计数结肠状态预测仅准确率达到

95.8%，比人工快20倍以上上海某中心建立的直癌MSI AI模型，基于HE染色切片就达到了

89.7%的准确为疗筛选数术传诊断观率，免疫治提供新工具字病理AI技正在改变统病理工作流程，提高效率和客性疫情防控新冠影像智能识别秒2095%分析时间检出率内筛现检过AI系统可在20秒完成一次胸部CT的新冠肺炎典型新冠肺炎CT表出率超95%，早期病例检约查分析出率92%4000+部署机构过疗识别全国超4000家医机构部署了新冠CT智能系统图识别术应筛内紧开2020年新冠疫情爆发后，AI像技迅速用于肺炎CT查国多家企业急发的新冠肺炎CT识别识别状现积评智能系统，可自动磨玻璃影、实变、网格改变等特征性表，量化病灶体和分布，估肺炎严结报重程度并生成构化告线数辅将阅时缩显筛武汉前据表明，AI助可医生片间从平均5分钟短至

1.5分钟，在患者激增期间著提高查项顾证检为为对效率一涉及4,352例新冠患者的回性研究实，AI系统总体出率

94.7%，假阳性率

7.2%，轻显师约术挥症新冠肺炎的敏感度达到

91.8%，著高于一般放射科医（

84.3%）AI技在疫情防控中发了卫应重要作用，展示了医学AI在公共生急事件中的价值图像处理算法评估指标医学影像大数据平台PACS系统DICOM标准档现数数标医学影像存与通信系统，实影像据的采集、医学字成像和通信国际准，确保不同设备和系储传显存、输和示统间的兼容性安全共享数据集成权隐数远数检验临基于限和私保护的据安全共享机制，支持多源异构据整合，包括影像、病理、和床诊程会和科研合作信息的统一管理现数简单储为综区显进连储代医学影像大据平台已从的存系统发展合医学影像解决方案中国域影像云平台建设已取得著展，如京津冀医学影像云平台接200多家医院，存过数远诊断疗现县级资检超5000万例影像据，支持程和AI研发浙江省影像云已覆盖全省80%以上医机构，实省、市、三医院影像源共享，大幅减少重复查现关键储访问级数检内语调终访问代医学影像平台特性包括高性能存高速PB据、智能索基于容和义的影像查询、灵活用支持多端和移动、AI集成提供算法即服务能这为层疗质远诊断进疗资时为贵规数力些平台基医机构提供优程服务，促医源均衡化，同医学AI研究提供宝的大模真实世界据深度学习平台与工具医学定制灵活架构专业平台TensorFlow PyTorchMONAI习态计图观专为习计开TensorFlow是广泛使用的深度学框PyTorch因其动算和直API在医MONAI是医学影像深度学设的积层来扩架，医学影像定制版包含3D卷、解剖学研究中越越流行其医学展包括3D源框架，由NVIDIA和Kings College损数积层组数载开数学注意力模块和医学特定失函，如卷、体素变形模块和医学据加London联合发它提供医学据处理损损级库简线预训练Dice失和边界失TensorFlow器PyTorch Lightning等高化了流水、优化的3D/4D操作、模型训练验训练规数库评标Extended TFX提供完整的模型、分布式流程，便于处理大模医学和特定估指，大幅加速医学AI研发证临转为和部署流程，支持医学AI的床化据集周期，成医学影像AI的主流平台之一影像数据安全与隐私保护数据脱敏与加密技术法律法规要求数隐络数医学影像据包含大量患者私中国《网安全法》和《据安对疗数严信息，如姓名、ID、出生日期全法》医据提出格要须进严现疗数等，必行格脱敏代求，医机构是患者据安全的换责规DICOM匿名化工具可移除或替第一任人《民法典》明确临级隐畴敏感字段，保留床价值高定个人健康信息属于私范术传加密技如AES-256确保输和《个人信息保护法》要求收集医储隐术许疗数须存安全，差分私技允在据必征得明确同意，并落数数则这据分析中保护个体信息实据最小化原遵守些法规应是医学影像研究和用的基本前提匿名化处理方案标识完整的匿名化解决方案包括DICOM头信息清理（删除或哈希化符）、影区脸报标识换习术像像素域部模糊处理、文本告中的符替等联邦学等新技允许训练仅数数为疗数协模型在本地，共享模型参而非原始据，敏感医据作提供径新途图像处理中的挑战噪声与标注标注成本高昂图标专师时医学像注需要业医参与，间和经济成本巨大标注存在异质性对标不同医生同一影像的注可能存在15-30%的差异小样本学习需求数数罕见疾病据稀缺，需要在有限据上构建可靠模型数标颈项结节标专师约导规数医学据注是AI发展的瓶之一一肺分割研究表明，注一例胸部CT平均需要业放射科医40分钟，致大模据集构建成本高企为应对这战监习习标数训练过伪标签扩训练一挑，半督学和主动学策略被广泛采用模型先在少量注据上，再通和不确定性采样展集监习许简单标击选标习图预训练规数弱督学允使用更的注（如点或框）代替精确分割，大幅降低注工作量迁移学利用自然像模型，在小模医学据上微调缓数问题对术图训练队标结图级标签将脏肿标，有效解据不足抗生成技可合成逼真的病理像增强集北京某AI团研发的散点注方法合像，肝瘤分割的时缩时注间从每例20分钟短至5分钟，同保持90%以上的分割准确率挑战多中心与跨平台通用性设备差异影响跨中心验证挑战导图质临验证医学影像设备多样性致像量和特性真正的AI床需要在多中心、多设备显环进结节训存在著差异同一患者在不同CT/MRI设境下行中国某肺AI系统在原现围对练备上成像可能呈不同的灰度范、比中心达到95%敏感度，但在5家其他医院单训练测试时仅度和噪声水平研究表明，在中心平均敏感度降至85%，最低中心应时为的AI模型用于不同设备，性能可能下78%，表明泛化能力不足严临数降15-30%，重影响床实用性医学据的地域差异也不容忽视，不同地数区谱不同厂商的设备参（如GE、Siemens、人群的生理特征、疾病和发病特点存显Philips）差异明，即使相同厂商不同型在差异，如亚洲与西方人群的肺癌亚型分协议问题号之间也存在成像不一致布不同，影响模型通用性解决方案探索数关键归应术据统一化是策略，包括强度一化、设备特征去除和域适技StyleGAN等生成图转换将图转换为标模型可用于像风格，不同设备像准表示习许数隐协训练数岛问题联邦学允多中心在保护据私的前提下作模型，解决据孤浙江大学开习连显结节检测发的医学影像联邦学平台已接20家医院，著提高了肺模型在异构设备上的稳定性挑战人工智能黑箱问题可解释性不足的风险可视化与因果推断方法习为难过术过热图深度学模型通常被视黑箱，以理解其决策程在医Grad-CAM是医学影像AI中常用的可视化技，通生成力疗场这导对显关区层级关传景下，种不透明性致医生AI系统的信任度下降，限制示模型注的域类激活映射CAM和相播LRP临应调显过进区这观了床用查示，超70%的医生不会完全信任无法解可一步精确定位影响决策的特征域些方法能直展示AI释严赖临关验证断决策依据的AI系统更重的是，模型可能依于床无特看到了什么，帮助医生理解和AI判扫标记断这错误难征（如描仪型号或医院）做出判，而种方式以断术试图简单关径现因果推技超越相性，理解模型的推理路基于被发释骤识别结注意力机制的可解模型能提供决策中间步，如先肺监释节缘断恶过管部门也日益重视AI的可解性美国FDA和中国NMPA都要位置，再分析其边特征，最后判良性，使AI推理程疗产释这为审诊断求高风险医AI品提供决策解机制，已成批的重要考更接近医生思路量因素挑战模型临床部署技术集成障碍现缝调AI系统需要与医院有PACS、RIS和EMR系统无集成查显数问题项难示，接口不兼容和据流是44%部署目的主要点时远预典型部署间从6周到6个月不等，超期医生工作流改变将计结AI融入医生日常工作需要精心设成功案例表明，AI果应时现过在医生最需要的间点以最适合的方式呈，避免信息载验计对纳关用户体设提高采率至重要实际效果监测时项AI系统部署后性能可能随间流逝而衰减浙大一研究发现结节检测，未经更新的肺系统在部署18个月后敏感度从92%续评下降至83%，需要建立持估和更新机制前沿技术多模态深度融合影像数据CT、MRI、PET等多种成像方式捕捉解剖和功能信息基因组学组层基因表达、突变、织学等分子面特征临床数据计验检人口统学、实室查、病史和用药等信息融合决策数现诊断预预测整合多源异构据实精准和后态过维数诊断传将态简单多模深度融合是医学AI的前沿方向，通整合不同度据提升价值统方法各模特征拼现调开态预测谱接，而代方法强深度交互和信息互补清华大学发的肺癌多模系统整合CT影像特征、基因突变临标将预测单显和床指，生存准确率从用影像的76%提升至86%，著超越TNM分期别态为热Transformer架构因其自注意力机制特适合多模融合，成研究点Medical Vision-Language时报问报队开态Transformer能同处理医学影像和放射学告，支持影像答和自动告生成上海某团发的多模胰图络为维图谱为腺癌分期系统集成Transformer和神经网，每位患者构建多特征，分期准确率达

92.3%，精准疗治决策提供有力支持前沿技术与自监督学习AIGCMedSAM模型过规数调现标击Meta公司的SAM（Segment AnythingModel）医学版本，通在大模医学据上微，能以最少交互实任意医学目分割研究表明，MedSAM只需3-5次点即可杂肿将时数缩专当分割复瘤，分割间从分钟短至几秒，精度与家手动分割相ChatMed技术语态专诊断报结报评显基于大言模型的医学多模系统，能理解医学影像并生成业告深圳研发的ChatMed-Radiology可分析胸部X光片并生成构化告，医生估示其描述准确师报性达到了住院医水平，极大提高了告效率自监督学习标习对习过数习监结节无需人工注的表示学方法比学Contrastive Learning通最大化同一据不同视角的一致性，学有效特征表示Model Genesis等医学自督框架在肺检测仅标数监标等任务上，用10%注据即达到90%以上的全督性能，大幅降低注成本前沿技术实时边缘处理/AI移动端超声应用应层疗远区现时诊断轻便携式AI超声设备已用于基医和程地，实即量化模型过现时如MobileNet和EfficientNet经优化后，可在智能手机上实实胎儿超声脏评产乡识分析和心功能估某国掌上超声设备集成AI分析功能，帮助村医生别常见腹部疾病，准确率接近85%边缘设备实时处理缘计将迟边算AI推理能力部署到成像设备附近，减少延，提高效率NVIDIA现线Jetson和Intel Movidius等低功耗AI加速器实了CT、X等设备的本地处理缘术规线检测迟内传能力边AI技可使常X骨折延降至1秒以，无需云端输，大诊幅提升急效率5G/IoT医疗融合应用络带宽迟远术规5G网的高、低延特性与医学影像AI天然契合程手划、移动时应疗续监测状态进ICU影像实分析等用正在兴起物联网医设备可持患者并缘仅时传数远诊断现专行边分析，在异常输据杭州某医院5G程B超系统实了对远区时诊诊断迟家偏地患者的实会，延低于200毫秒医学图像处理行业趋势行业规范与标准国际医学影像标准AI医疗监管与准入数为疗严监DICOM医学字成像和通信是医学影像的医学AI作医器械受到格管美国标过全球准，确保不同厂商设备间的互操作FDA通Software asa Medical标结储规监产性最新DICOM准已包含AI果的存DeviceSaMD框架管AI品，推出Pre-测热图标计简创审范，定义了分割、量和等AI输出的Cert划化新AI的批流程中国习辅疗准格式NMPA已出台《深度学助决策医器械软审评疗产术现历件要点》，明确AI医品的技要HL7FHIR在实医学影像与电子病系统的临评缝挥关键结求和床价方法无集成方面发作用，支持构化影报临数疗欧疗像告与床据的互联互通IHE医企盟医器械条例MDR和人工智能法案AI规疗产业集成提供具体实施指南，确保系统间的有Act共同范AI医品，要求高风险AI系进严规评续监效集成统行格的合性估和持控行业学会推动标挥关键放射学学会在推动AI准制定中发作用美国放射学会ACR建立了Data Science开验证标师协师Institute和AI-LAB平台，推动算法发和准化中国医会放射医分会成立了人工专员产临应规智能业委会，发布《医学人工智能品床用指南》等行业范图计计辅预过组战赛评国际医学像算与算机助干学会MICCAI通织挑和制定估基准，推动医学较术进AI算法的公平比和技步典型产业案例疗内领诊断该过智影医AI一体化平台是国先的医学影像解决方案，覆盖从影像采集、分析到全流程平台已部署超1000家医院，支持20多种疾检测结节钼辅诊断过病的智能和分析其肺分析系统灵敏度达

95.6%，乳腺靶AI助准确率超90%平台采用微服务架构，可根据医院需求灵活为赋层疗配置，已成AI能基医的典范腾讯觅术势专筛场结节领疗影借助互联网巨头的技优，注早期查景，已在食管癌、肺、糖网等域取得突破联影医的Dr.U智能平台深度集成于现影像设备，实采集、重建、分析一体化，大幅提高设备使用效率国际巨头如GE Healthcare的Edison平台和Siemens的AI-Rad开态让开开应创这调临Companion提供放式AI生系统，第三方发者可以发和部署AI用，加速新落地些平台均强床实用性，注重与医生工作流缝的无集成医生与协同发展AI人机互补模式医学教育变革筛专综将纳课养AI擅长重复性查和定量分析，医生长于合医学院校正AI技能入程，培新一代AI原断势判和异常情况处理，形成优互补生医生基层能力提升医患关系重塑术赋层疗缩诊辅劳时AI技能基医机构，小与三甲医院的AI助下，医生可减少重复动，有更多间与断水平差距患者沟通关组诊断显单独单独项人工智能与医生的系正从替代走向增强研究表明，医生+AI的合准确率著高于医生或AI一覆盖15个国家的大型研究证筛辅诊将现协势实，在乳腺癌查中，AI助可使放射科医生漏率降低

37.3%，而医生人工复核可AI假阳性降低

66.5%，充分体了同优层疗赋领县级线结节检级远基医是AI能的重点域河南省某医院引入胸部X AI系统后，肺出率从62%提升至89%，接近上医院水平浙江省程影像中预筛层师缓专资问题来将渐转为开心采用AI查模式，使基医工作效率提高300%，有效解家源短缺未，医生从AI使用者逐变AI发参与者，通过临馈续进环积应这趋势协开关课养数养床反持改算法性能，形成良性循医学教育也在极适一，北京和医学院等已设医学AI相程，培具备字素的新一代医生总结与展望普惠精准医疗术质诊断AI技使高量影像覆盖更广泛人群多模态深度融合组临数为影像+学+床据的整合分析成主流人机协同新模式势医生与AI系统形成优互补的工作流程图术应简单图杂诊断过习术许像处理技在医学影像中的用已从的像增强发展到复的智能去十年，深度学技推动了医学影像AI的快速发展，多算法专师这术疗践诊断疗疗资在特定任务上已达到或超越科医水平些技正在改变医实方式，提高效率和准确性，降低医成本，并推动医源更加公平分配来们预计将态诊断监习轻标赖习规数未十年，我医学影像AI向以下方向发展多模融合使更全面精准；自督学减注依；联邦学助力多中心大模据利缘现疗释监认尽战标应数隐伦问题用；边AI与5G融合实普适医；可解AI增强医生信任和管可管挑依然存在，包括准化、适性、据私和理，但医学图术阔将续终疗像处理技的发展前景无比广，持深化医学影像学革命，最造福患者和整个医体系致谢与讨论谢项队员来临专计验员术别谢衷心感参与本目研究的所有团成，包括自医学院影像科的床家、算机科学与人工智能实室的研究人，以及提供技支持的合作企业特感计创项资们续进应国家自然科学基金、科技部重点研发划和省市科技新目的金支持，使我能够持推医学影像AI的研究与用们诚挚请场线关议题开讨论过扫维码问题过们进们别欢我邀在听众及上参与者就相展您可以通描屏幕上的二提交，或在会后通电子邮件与我联系行深入交流我特来疗线馈这对进术进临转关续们还将举办践训欢继续关关迎自医一的反意见，改技和促床化至重要后我系列工作坊和实培，迎各位注相通知。