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
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