大數據視角下的醫學影像技術的發展與應用探究

李曉華

（北京華醫共享醫療科技有限公司，北京100083）

對于現代醫學來說，它是處于實驗基礎上的循證醫學，同時，影像是現代醫學最重要的診斷依據，眾多醫療數據都來源于醫療影像，在大數據的背景下，人工智能獲得廣泛的應用，它能對圖像進行良好的分割與檢索，由此，醫學影像技術具有智能化的特點，診斷結果更加準確。

1 人工智能參與醫療影像診斷的方式

1.1 能力概述

針對于人工智能融入到醫療影像診斷的手段來說，將其劃分成影像分類、目標檢索、圖像分割、影像檢索四個方面。在智能技術的輔助下，各種病灶區域能被合理的分割，組織能被準確的標記定位，影響檢索流程也更加具體，人工智能在影像診斷中扮演重要的角色。

1.2 主要工作模式

人工智能的工作方式具有較大的便利性，如在篩查肝部疾病時，獲取待標注的醫學影像標本，在借助人工智能手段的基礎上，對各種肝部疾病進行篩查，且在運用各種算法的過程中，可知曉肝病篩查中的重要因素，對患者的病情進行明確的診斷。同時，對初始化類型進行設計，參照所獲得的關鍵點，根據肝部模型來設計初始化模型，隨后落實機器學習的步驟，運用機器來完善模型的形狀特征。從而逐步靠近邊界信息，獲得的篩查結果更加準確，它是人工智能應用于影像診斷中的有利依據[1]。此外，將深入的對病理圖像進行分析，針對于機器學習環節來說，肝部能夠被病變標記，然而不能對肝部疾病開展明確的診斷，應深入的對病理圖像開展分析，在整個分析過程中，需要獲得深度學習算法、神經網絡的扶持。

1.3 帶來的改變

現今是信息化的時代，每一個人與網絡緊密的聯系在一起，醫生的閱片方式、閱片時間、準確率都會發生較大程度的改變，機器可對病情進行初步判斷，參照具體的結果，醫生對最后的診斷結果進行全面的總結。人工智能手段可對片子進行大致的瀏覽，臨床醫生對重要點實施判斷，閱片效率會顯著上升，同時，在人工智能下，閱片的準確率大幅度上升，醫生對病情進行全面的判斷。在運用常規的閱片手段時，當醫生身心疲勞時，閱片中可能出現誤差，在大數據的背景下，閱片方式發生明顯的改變[2]。當前人工智能技術已經獲得人們的廣泛關注，它與醫學影像診斷技術緊密的聯系在一起，能對各種影像結果開展自動分析，成為醫生進行診斷的輔助依據，然而結果分析過程中可能存在誤差，人類的研究力度還應該不斷加大。

2 大數據視角下的醫學影像技術的發展現狀

2.1 疾病篩查

對于糖尿病視網膜病變來說，病人視網膜中的血管已經發生病變，然而在眼科醫生數量不足的情況下，加之民眾的健康意識較為薄弱，糖網病的篩查中會面臨較大的困難。在此種現象下，當病人數量逐步增加時，醫生的讀片工作量會大幅度增加，且對醫生進行專業培訓也需要較長的周期，在運用人工智能手段時，可對各種疾病進行良好的篩查，醫生的工作強度降低。神經退行性病變是一種神經功能障礙病癥，患者的腦結構發生變化，醫生在考察各種神經影像數據的過程中，運用邏輯回歸的方式，能對患者的腦結構與功能異常狀況進行合理的考量，還可對結果進行針對性的分析，診療方法具有明確的依據。此外，對于病理醫生而言，其會對病理切片上的細胞開展篩查，當工作量增加時，閱片效率會下降，各種結果可能存在主觀性。人工智能具備智能化的特征，如運用堆碼去噪自編碼器來對病理組織的切片細胞開展分析，參照像素強度來提取特征，細胞核形態將被全面的判斷。

2.2 智能靶區勾畫

人工智能的研究熱點為智能靶區勾畫，它是治療腫瘤的重要手段之一，勾畫過程需要眾多的時間，在運用常規的勾畫手段時，勾畫時間較長，設計手術方案也會花費較長的周期，當患者的病情發生變化時，照射方案可能會發生改變，從而許多醫療資源可能被浪費。此項工作是一項系統的流程，需要付出眾多的勞動，人工智能在該領域中扮演重要的角色，可運用智能方法來勾畫智能靶區，勾畫效率大幅度增強。遷移學習扮演重要的作用，在面對眾多的醫學數據時，遷移學習能達到良好的效果，有助于醫生對深度學習模型開展合理的分析，臨床醫生的診斷結果也會更加準確。

從本質上說，在遷移學習的過程中，非目標任務將會應用到目標任務中，醫學圖像與自然圖像存在較大程度的差別，在對各種模型進行考量時，能為臨床醫學提供可靠的標準，因此，人們的研究力度應該增強。此外，還可運用到解剖結構、病灶區的檢測中，在對病灶區進行檢測時，對可能產生異常的區域開展準確的定位，在智能檢測的過程中，檢測效率大幅度增強，檢測的可靠性也獲得保障。另外，可以應用于淋巴結、肺結節等的檢測中，在對病灶區進行檢測時，檢測的圖像范圍大，待檢測區域卻較小，分布區間會十分廣泛[3]。腦微出血是腦血管疾病的重要診斷標志，在運用圖像處理技術的過程中，對候選區域進行全面的界定，可對各種病情進行全面的評估，在綜合運用智能技術的過程中，將帶來優良的檢測效果。

3 大數據視角下的醫學影像技術的應用趨勢

3.1 長期發展趨勢

各地醫院會成立標準化、大樣本的大數據中心，開發超大規模的訓練數據，將各種結果作為重要的目標驅動要素，當科技水平提高時，量子計算機也會獲得積極的發展，人工智能發揮更大的作用，促使醫療影像診斷迎來積極的發展趨勢。醫學影像技術中包含眾多的信息，各種信息是醫生為病人診斷的憑證，當存在眾多的醫學影像信息時，主觀影像判斷中可能會存在失誤。在人工智能的時代背景下，人工智能良好的區分病灶區與非病灶區，對診斷結果開展系統的評估，診斷朝著智能化的趨勢邁進。現今智能化技術在醫學影像中已經獲得廣泛的應用，但是評估方式中存在不足之處，一些數據缺乏選用數據的標準，不能對系統性能進行全面的考量，眾多數據需要許多人力資源進行標注。

人們需進行深度學習，對各種結果進行合理的解釋，醫學影像3D 信息的獲取占據重要的地位，如在對胎兒的大腦發育狀況進行檢測時，神經超聲能對胎兒的大腦狀況實施判斷，對大腦結構進行多視圖的投影，眾多切片都能夠進行網絡輸入，從而醫生獲得較多的信息，進行精確的定位，且對器官、地標等結構開展全面的考量，并能夠對異常的區域進行大范圍檢測。在未來，醫學影像技術會更加完善，檢測過程呈現智能化的特征，獲得眾多患者的廣泛青睞。

3.2 短期發展趨勢

針對于短期發展趨勢來說，跨領域協作成為新的發展方向，現今出現了許多創業公司，人們應形成獨立研發的思想，呈現交叉合作的模式，對病理信息進行全面的考量，它會成為醫生診療中的重要武器。此外，醫生在對影像數據進行定量與定性分析的過程中，將對疾病進行相應的診斷，影像醫生、臨床醫生的聯系需加強，當醫生的知識水平不足時，診斷結果可能會出現誤差，許多的數據資源被肆意的浪費，若醫生的疲勞感增強，可能會產生漏診的狀況，各種影像數據存在復雜的特點，醫生應該提供個性化的診療方法[4]。另外，一些深度信息不能良好的被辨別，常規診斷方式可能會出現較多的誤差，在運用智能手段對器官、地表等解剖結構進行定位的過程中，臨床診斷結果會更加精確，并有利于圖像分割的開展。在未來，人類應該加大對智能化檢測手段的研究力度，將其合理的應用于影像診斷的過程中，醫生的診斷結果會更加準確，為病人確定合理的診斷方式。現今智能化手段的應用中依然存在許多不足之處，但當各種數據中心被建立后，人工智能算法能積極的發展，量子計算機也取得顯著的突破，智能手段與醫學影像診斷的聯系會更加密切，診斷結果更加準確。

4 結論

總而言之，人工智能促使醫療影像診斷呈現積極的趨勢，它可運用在病理圖像的分析中，臨床價值顯著。在未來，人們的研究力度應該明顯增強，促使理論研究成果更加豐富，在整個影像診斷流程中發揮優良的作用。