의료 영상에 인공 지능 적용

인공지능은 의학 영상 분야에서 질병 검진, 아궁이 묘사, 장기 3 차원 이미징을 응용한다.

1, 질병 검진:

인공지능이 폐 검진을 하는 단계는 이미지 분할 알고리즘을 이용하여 폐 스캔 시퀀스를 처리하고, 폐 영역 맵을 생성하고, 폐 영역 맵을 기반으로 폐 이미지를 생성하는 것이다. 폐 분할로 생성된 폐 영역 이미지와 결절 표시 정보를 사용하여 결절 영역 이미지를 생성하고 컨볼 루션 신경망을 기반으로 한 폐결절 분할기를 훈련시킵니다.

그런 다음 이미지를 폐결절로 분할하여 폐결절로 의심되는 영역을 얻습니다. 의심되는 폐결절을 발견한 후 3D 컨볼 루션 신경망을 이용하여 폐결절을 분류하여 실제 폐결절의 위치와 신뢰도를 얻었다.

2, 병변의 윤곽:

과녁 구역의 묘사와 치료 방안의 설계는 종양과 의사의 많은 시간을 차지하며, 기층의료기관의 종양과 의사의 경험이 부족하다. 종양의 3 대 치료법 중 방사선 치료가 가장 주류다 (다른 두 개는 수술과 화학요법). 진단보다는 치료가 의료의 핵심에 들어갔다.

각 종양 환자의 CT 영상은 약 200 장이며, 의사는 스케치를 그릴 때 각 이미지에 장기와 종양 위치를 표시해야 한다. 이 과정은 전통적인 방법에 따라 의사가 3-5 시간이 걸린다. 종양의 위치를 찾은 후 의사는 종양의 크기와 모양에 따라 구체적인 조사 방안이나 수술 방안을 설계해야 한다.

또한 다른 위치의 다른 방사선 량도 포함되어 있습니다. 암 환자의 평균 대기 시간은 2-3 주입니다. 의사가 한 환자에게 시간을 두고 다른 사람이 계속 기다리면 최적의 치료기간을 놓칠 수 있다. 과녁 구역의 획정과 치료 방안의 설계는 일정한 기술적 함량으로 의사의 경험이 필요하지만, 대량의 반복적인 일을 포함하고 있다.

이러한 노동 집약적인 업무는 인공지능의 전문지식으로, AI 로 이런 일을 하면 종양 의사의 많은 시간을 절약할 수 있다.

3. 내장의 3 차원 영상:

장기 3D 이미징은 MRI, CT 등의 의료 영상 데이터를 기반으로 대상 기관을 배치하고 분할하며 컴퓨터에 환자의 내부 상태를 보여주는 인공지능이다. 환자의 MRI, CT 등의 영상 자료를 입력해 컴퓨터에 환자의 내부 상태를 표시한다. 의사의 손에 있는 프로브가 어디를 가리키면 시스템이 실시간으로 업데이트되어 환자의 해부 위치를 한눈에 알 수 있다.

수술을 더 빠르고, 정확하며, 안전하게 합니다. 기관의 실제 3D 모델을 자동으로 재구성하여 의사가 특수 시설을 통해 증강 현실 가상 공간에서 환자의 실제 인체 구조의 해부 세부 사항을 직접 볼 수 있도록 합니다. 제스처 및 음성 조작을 통해 장기 및 병변의 3D 형상을 실시간으로 분석할 수 있습니다. 목표 구조의 위치, 볼륨, 지름 및 거리를 정확하게 측정할 수 있습니다.