敏用 智能

医疗影像智能辅助诊断

人工智能技术在医疗影像的应用主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断。医疗影像数据是医疗数据的重要组成部分，人工智能技术能够通过快速准确地标记特定异常结构来提高图像分析的效率，以供医师参考。提高图像分析效率，可以让专家腾出更多的时间聚焦在需要更多解读或判断的内容审阅上，从而减轻医生压力，缓解医生供给缺口问题。

影像智能辅诊技术原理主要分为三部分：图像处理、深度学习和大数据分析。

首先计算机对搜集到的图像进行预处理、分割、匹配判断和特征提取一系列的操作，随后进行深度学习获得结论模型，同时可以结合患者病历库以及其他医疗数据库搜索数据，最终获得全面的诊断建议。

智能影像辅诊应用

器官组织与病灶的分割

在临床常规中，使用手动或半手动技术。然而，这些是主观的、依赖于操作员的，并且非常耗时。为了提高放射科医师的工作效率，现在已经发展了计算机智能辅助的方法，更好的解决了肝脏和病变的自动分割方面存在的挑战，例如肝脏和病变之间的低对比度、不同类型的对比度(高/低强度肿瘤)、组织中的异常(转移)、病变大小和数量。

医学图像识别

切片所属的横向切片的身体特征通常由局部图像信息表示，可以快速识别切片影像所属的区域。

显微图像中细胞的分割

由于细胞统计在细胞处理和疾病中的重要作用，从显微图像中分割细胞是许多科学和临床应用所必需的重要图像处理任务。

血细胞检测

通过显微图像读数来检测每张图像中的所有红细胞（RBC）、白细胞（WBC）以及血小板。