医学影像技术的现状和未来

任何让医务人员在体内或肉眼看不见的部位看到的方法，都属于广义的”医学影像学”，包括各种不同的程序。

医学影像学概论及其发展历程

多年来，医学影像技术取得了一些重大进展。这包括获取图像的各种方式，以及后处理和共享图像的新方法。目标是最大限度地利用现有的尖端技术,最大限度地普及到更多的人身上。

诊断医学影像学是一门不断发展的学科。临床医生现在可以修改照片，从同样的数据中获得更多的信息和洞察力。

高级医学成像工具

医学三维成像技术

MPR涉及四个步骤。第一步是使用最合适的重建算法对三维重建图像进行再处理。其次，应用非线性翘曲技术，在不同于原来得到的平面上获得新的切片。最后一步是重新格式化结果数据以进行进一步分析。

强度预测

有了今天的成像软件，临床医生可以有多个特征来帮助他们研究感兴趣的区域。其中一个特征就是强度投影——它允许临床医生选择他们在图像中显示的CT值。这些分别称为最大强度预测和最小强度预测（MIP和MINIP）。

真实三维成像

三维重建技术仍然没有我们希望的那么精确，一些医生宁愿通过多个二维剖面，而不愿得到不准确的信息。这一领域的一个巨大进步是真三维成像。这种技术可能成为手术前计划不可或缺的，以便在手术中瞄准正确的神经和器官。

图像融合

一种叫做图像融合的先进的医学成像工具允许将两个或多个成像数据集合并到一个可访问的单个文件中。这有许多优点，比如允许您在一个图像中使用不同的成像模式，从而可能带来更好的诊断。 PET/CT和PET/MR融合了PET扫描、CT扫描和MRI扫描的优点,是影像融合中最常见、最有用的技术。 PET扫描可以帮助识别和定位感兴趣的区域（通常是发炎或恶性区域）。

实时成像

传统上，在获取图像和由放射科医生解释图像之间总是存在滞后。滞后来自图像的处理和呈现，然后来自查看图像的每个部分所需的时间。当您处理诸如创伤之类的急诊病例时，这会对临床结果产生重大影响，这就是为什么尽快让图像被解释非常重要。

医学影像技术未来发展趋势初探

机器智能

AI描述了机器模仿人类智能的技术。这通常与解决问题和学习等认知过程有关。在医学影像学方面,人工智能可能会被教导识别人体组织内的异常情况,这对疾病诊断和治疗监控都有帮助。 AI可以通过三种不同的方式帮助放射线科医生。 AI可以以比人类更快的速度,通过庞大的患者数据和照片数据库进行分类。这将加快工作流。其次，通过训练人工智能识别肉眼无法看到的微小不规则现象，可以提高诊断准确度。患者电子病历(EMR)扫描也可以利用AI进行比较。这种能力也适用于他们的EMR的其他元素，例如任何与病例相关的既往病史，这些都用于诊断。

基于云的应用程序

随着影像技术的飞速发展和医疗影像在医疗领域的广泛应用，医学影像数据必须通过新颖的方式存储和共享。因此,云计算成为影响医疗影像技术发展的核心因素之一。借助互联网，云技术可以存储和共享数据，而不管地理位置如何。基于云的医疗成像应用程序使存储和检索DICOM格式的成像文件变得更加容易。它们降低了开支，提高了效率。保健提供者之间可以在医疗影像数据方面进行全球合作。在健康方面更好的病人结果才是最终结果。

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医学影像技术的现状和未来

作者Zeng Zhuojun

作者 Zeng Zhuojun

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