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AI在医疗影像设备全流程应用
2022-07-31 02:01:00 【IT极客帮】
AI早已不是商业噱头,它在各行业都有应用落地,今天来看一下AI如何在医疗行业中伴随并助力影像设备的发展。
AI主要解决三个问题,第一,AI可以作为一名经验丰富的医师,提升基层医院的诊疗水平,第二,AI可以作为助手,让医生从繁复工作中解脱出来,第三,在大数据中探索规律。
下面我们从影像设备的全流程工作周期来揭示AI所扮演的角色:
(一)扫描阶段
智能摆位:
摆位工作主要由操作技师完成,由操作技师根据扫描协议完成初步定位,这种方式操作效率低,对扫描技师存在辐射安全隐患,鉴于此,可以通过AI来完成自动摆位过程,借助设备上方安装的高清摄像头,拍摄患者照片,自动识别解剖关键点,根据相机标定参数和扫描协议,自动计算床移动大小。
自动定位像:
定位过程主要是根据低剂量的定位像去精确设定扫描范围和角度,MR和CT相比,MR可以以任意角度进行扫描,所以角度信息至关重要,例如,可以通过分割头部矢状位图像胼胝体,通过胼胝体旋转包围盒角度作为扫描角度。
图像重建:
扫描完成后,CT探测器接收X线经人体后衰减信号,MR接收线圈接收组织氢质子弛豫后释放能量信号,经模数转换成数字信号,重建过程就是将这些数字信号转换成人能看懂的灰度图像。
CT图像质量与辐射剂量相关,MR图像质量与扫描时间相关,重建算法就是解决如何在低剂量,短时间内获取高质量的图像。
重建算法根据其发展历程可分为:代数重建,滤波反投影,迭代重建,深度学习重建。
基于深度学习的重建算法也分为两种,一种是以原始生数据作为输入,输出高质量的重建后的灰度图像,典型的例子是GE的Turefidelity和佳能的Aice。
以Turefidelity为例,其训练数据,以两种扫描参数分别获取高质量,低质量图像,模型以低质量图像为输入,预测输出图像与扫描的高质量图像对比计算损失函数来优化参数。
另一种则是以重建后的灰度图像作为输入,进行去噪,去伪影,超分辨率等操作。
(二)诊疗阶段:
AI在诊疗阶段的应用不胜其数,按视觉领域应用划分,可分为图像分类,目标检测,图像分割,图像生成等。
图像分类:作为定性分析手段,为医生提供诊断上的依据,肿瘤良恶性诊断,骨龄预测,脑卒中Rapid分类等。
目标检测:作为半定量分析手段,不仅能提供分类结果,还能提供ROI的位置和大小,例如肺结节检测等。
图像分割:作为全定量分析手段,能提供像素级分类结果,进而计算ROI体积,最大径等参数,例如肿瘤分割,器官分割等。
图像生成:主要解决医疗影像数据不足的问题。
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