医学ai素材-AI医疗技术有哪些重要应用，可以举例吗？

参考: 医疗图像格式

医疗图像处理与深度学习(四)

医学图像了解

放射生物图像中主要有六种格式(截止 2017 年 5 月 ),其中 DICOM 和 NIFTI 是最常用的。

PAR/REC(飞利浦 MRI 扫描格式)

ANALYZE(Mayo 医疗成像)

MNIC 格式

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比较常见三种医学图像分别是:DICOM、Nrrd、Nifti

医疗图像是对解剖区域的内部结构和功能的一种表征。它以二维像素或者三维体素的形式呈现出来。映射到空间位置的数值是对采样过程和重建过程的离散表征。用来描述一个确定采样模态视野的像素数量是对解剖结构和功能的细节的表达。像素表达的数值取决于成像模式、采样协议、重建以及后续处理过程。

用来编码每一像素的信息所用的位数,决定着特定栅格文件可以存储的值的范围,该范围可根据公式 2^n 计算得出(其中 n 表示位深度)。例如,一个 8 位的栅格可以具有 256 个不同的值(范围从 0 至 255)。【参考】

具体化,像素数据被解释成正确的图片展示的方式,如单色图像或者彩色图像。为了确定像素值中是否存储了彩色信息,我们引入了每个像素的样本的概念,也就是大家都知道的通道数量。单色图像每个像素只有一个样本,图片中并没有存储彩色信息。我们使用从黑色到白色的灰度级别来展示单色图片。灰度的数量明显取决于用来存储这个样本的位数。像 X 光片、CT 和磁共振这样的放射医疗影像都有一个灰度光度解释。核医学图像都以彩色的形式展现,例如 PET 和 SPECT。

图片中所描述的信息。无论在什么格式的文件中,都存在一些超越像素数据并且和图像相关的信息。这类被称作元数据的信息通常都以头部的形式储在文件的起始部分,它至少会包含以下信息:图像矩阵的维度、空间精度、像素深度以及光度解释。

这里存储的是像素数值的大小。根据不同的数据类型,像素数据可能以整型或者浮点型的类型存储,使用表达数据所需的最少的数据位。

随着技术的快速发展,AI医疗技术已得到了广泛的应用,比如:

1、智能药物研发

智能药物研发是指将人工智能中的

深度学习

技术应用于药物研究,通过

大数据分析

等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物,达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。

2、智能诊疗

智能诊疗贯穿医生面诊的前中后整个流程,目前主流的开发方向包括:语音

病历

、辅助决策、风险预警等领域。比如智能语音病历,就是通过语音识别技术,帮助医生快速录入病历,德信数据显示,中国50%以上的

住院医生

平均每天有4小时以上在写病历,而应用语音病历后,医生的主诉内容可以实时地转换成文字,效率大大提升。

再比如辅助治疗决策,辅助治疗决策是很多科技公司目前重点研究的方向,通过先进算法,以临床指南知识库为基础,结合医生经验,对海量真实的临床诊疗数据和离院随访数据进行训练,能够挖掘治疗方案和结局的关联,对比不同治疗方案的效果。从而协助医生为患者提供更精准优质的诊疗方案。

3、医学影像智能识别

AI医学影像是指利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势,将其应用在医学影像领域,实现机器对医学影像的分析判断,是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具,帮助医生更快获取影像信息,进行定量分析,提升医生看图、读图的效率,协助发现隐藏病灶,从而达到提高诊断效率和准确率的目的。

4、医疗机器人

医疗机器人是一种智能型服务机器人,它具有广泛的感觉系统、智能和精密执行机构,从事医疗或辅助医疗工作。医疗机器人的目的并不是代替手术医生,而是作为一种辅助工具来拓展医生的手术能力、提高手术质量、减轻医生的工作强度。

5、智能健康管理

根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征,如饮食、身体健康指数、睡眠等,对身体素质进行评估,提供个性的健康管理方案,及时识别疾病发生的风险,提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在

风险识别

、虚拟护士、精神健康、在线问诊、

健康干预

以及基于精准医学的健康管理。

考研素材可以在招生院校或单位的网站上找,或者有关系的话,可以找已在读的师兄师姐了解情况。