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更新时间: 2023-06-01
基于图像识别和深度学习的人工智能与医学图像相结合，至少可以解决三种需求。
一，焦点识别与标注，即通过医学图像产品的Al进行医学图像分割，特征提取，定量分析，对比分析等。满足这一需求，**，CT，MRI等医学影像的自动识别和标记系统，可大大提高影像医生的诊断效率。目前，Al医学成像系统可以在几秒钟内快速完成10万多幅图像的处理，提高诊断精度，特别是降低诊断结果的假阴性概率。
二，靶区自动划定及适应性放疗。目标自动绘图和自绘适应性放疗产品可以帮助放疗医生自动勾画200到450张CT片，大大缩短到30分钟。并在患者15~20次上机照射过程中不断识别病灶位置实现适应性放疗，可有效减少辐射对患者健康组织的损伤。
三，三维图像重建。基于灰度统计的配准算法和基于特征点的配准算法，可以解决故障图像配准问题，节省配准时间，在病变位置，病变范围，良恶性病变识别，手术方案设计等方面发挥作用。
从落地方向看，目前我国AL医疗影像产品布局方向主要集中在胸部，头部，盆腔，肢体关节等主要部位，主要集中在**及慢性病**筛查龙头城市。
在人工智能医学成像的发展和应用的早期，肺结节和眼底筛查是热门领域。随着技术在过去两年中的成熟和迭代，主要的Al医疗成像公司正在扩大其业务范围，乳腺癌、中风和骨关节周围的骨龄测试已成为市场参与者的重点领域。铝医学影像参与新冠肺炎疗效的定量分析和评价，成为提高诊断效率和诊断质量的关键力量。
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