大数据视角下的医学影像技术的发展与应用探究

李晓华

（北京华医共享医疗科技有限公司，北京100083）

对于现代医学来说，它是处于实验基础上的循证医学，同时，影像是现代医学最重要的诊断依据，众多医疗数据都来源于医疗影像，在大数据的背景下，人工智能获得广泛的应用，它能对图像进行良好的分割与检索，由此，医学影像技术具有智能化的特点，诊断结果更加准确。

1 人工智能参与医疗影像诊断的方式

1.1 能力概述

针对于人工智能融入到医疗影像诊断的手段来说，将其划分成影像分类、目标检索、图像分割、影像检索四个方面。在智能技术的辅助下，各种病灶区域能被合理的分割，组织能被准确的标记定位，影响检索流程也更加具体，人工智能在影像诊断中扮演重要的角色，

1.2 主要工作模式

人工智能的工作方式具有较大的便利性，如在筛查肝部疾病时，获取待标注的医学影像标本，在借助人工智能手段的基础上，对各种肝部疾病进行筛查，且在运用各种算法的过程中，可知晓肝病筛查中的重要因素，对患者的病情进行明确的诊断。同时，对初始化类型进行设计，参照所获得的关键点，根据肝部模型来设计初始化模型，随后落实机器学习的步骤，运用机器来完善模型的形状特征。从而逐步靠近边界信息，获得的筛查结果更加准确，它是人工智能应用于影像诊断中的有利依据[1]。此外，将深入的对病理图像进行分析，针对于机器学习环节来说，肝部能够被病变标记，然而不能对肝部疾病开展明确的诊断，应深入的对病理图像开展分析，在整个分析过程中，需要获得深度学习算法、神经网络的扶持。在此基础上，人工智能系统发挥较大的作用，可分别各种病变细胞的特征，病理图像分析结果十分准确，医生获得良好的诊断依据。

1.3 带来的改变

现今是信息化的时代，每一个人与网络紧密的联系在一起，医生的阅片方式、阅片时间、准确率都会发生较大程度的改变，机器可对病情进行初步判断，参照具体的结果，医生对最后的诊断结果进行全面的总结。人工智能手段可对片子进行大致的浏览，临床医生对重要点实施判断，阅片效率会显著上升，同时，在人工智能下，阅片的准确率大幅度上升，医生对病情进行全面的判断。在运用常规的阅片手段时，当医生身心疲劳时，阅片中可能出现误差，在大数据的背景下，阅片方式发生明显的改变[2]。当前人工智能技术已经获得人们的广泛关注，它与医学影像诊断技术紧密的联系在一起，能对各种影像结果开展自动分析，成为医生进行诊断的辅助依据，然而结果分析过程中可能存在误差，人类的研究力度还应该不断加大。

2 大数据视角下的医学影像技术的发展现状

2.1 疾病筛查

对于糖尿病视网膜病变来说，病人视网膜中的血管已经发生病变，然而在眼科医生数量不足的情况下，加之民众的健康意识较为薄弱，糖网病的筛查中会面临较大的困难。在此种现象下，当病人数量逐步增加时，医生的读片工作量会大幅度增加，且对医生进行专业培训也需要较长的周期，在运用人工智能手段时，可对各种疾病进行良好的筛查，医生的工作强度降低。神经退行性病变是一种神经功能障碍病症，患者的脑结构发生变化，医生在考察各种神经影像数据的过程中，运用逻辑回归的方式，能对患者的脑结构与功能异常状况进行合理的考量，还可对结果进行针对性的分析，诊疗方法具有明确的依据。此外，对于病理医生而言，其会对病理切片上的细胞开展筛查，当工作量增加时，阅片效率会下降，各种结果可能存在主观性。人工智能具备智能化的特征，如运用堆码去噪自编码器来对病理组织的切片细胞开展分析，参照像素强度来提取特征，细胞核形态将被全面的判断。

2.2 智能靶区勾画

人工智能的研究热点为智能靶区勾画，它是治疗肿瘤的重要手段之一，勾画过程需要众多的时间，在运用常规的勾画手段时，勾画时间较长，设计手术方案也会花费较长的周期，当患者的病情发生变化时，照射方案可能会发生改变，从而许多医疗资源可能被浪费。此项工作是一项系统的流程，需要付出众多的劳动，人工智能在该领域中扮演重要的角色，可运用智能方法来勾画智能靶区，勾画效率大幅度增强。迁移学习扮演重要的作用，在面对众多的医学数据时，迁移学习能达到良好的效果，有助于医生对深度学习模型开展合理的分析，临床医生的诊断结果也会更加准确。

从本质上说，在迁移学习的过程中，非目标任务将会应用到目标任务中，医学图像与自然图像存在较大程度的差别，在对各种模型进行考量时，能为临床医学提供可靠的标准，因此，人们的研究力度应该增强。此外，还可运用到解剖结构、病灶区的检测中，在对病灶区进行检测时，对可能产生异常的区域开展准确的定位，在智能检测的过程中，检测效率大幅度增强，检测的可靠性也获得保障。另外，可以应用于淋巴结、肺结节等的检测中，在对病灶区进行检测时，检测的图像范围大，待检测区域却较小，分布区间会十分广泛[3]。脑微出血是脑血管疾病的重要诊断标志，在运用图像处理技术的过程中，对候选区域进行全面的界定，可对各种病情进行全面的评估，在综合运用智能技术的过程中，将带来优良的检测效果。

3 大数据视角下的医学影像技术的应用趋势

3.1 长期发展趋势

各地医院会成立标准化、大样本的大数据中心，开发超大规模的训练数据，将各种结果作为重要的目标驱动要素，当科技水平提高时，量子计算机也会获得积极的发展，人工智能发挥更大的作用，促使医疗影像诊断迎来积极的发展趋势。医学影像技术中包含众多的信息，各种信息是医生为病人诊断的凭证，当存在众多的医学影像信息时，主观影像判断中可能会存在失误。在人工智能的时代背景下，人工智能良好的区分病灶区与非病灶区，对诊断结果开展系统的评估，诊断朝着智能化的趋势迈进。现今智能化技术在医学影像中已经获得广泛的应用，但是评估方式中存在不足之处，一些数据缺乏选用数据的标准，不能对系统性能进行全面的考量，众多数据需要许多人力资源进行标注。

人们需进行深度学习，对各种结果进行合理的解释，医学影像3D 信息的获取占据重要的地位，如在对胎儿的大脑发育状况进行检测时，神经超声能对胎儿的大脑状况实施判断，对大脑结构进行多视图的投影，众多切片都能够进行网络输入，从而医生获得较多的信息，进行精确的定位，且对器官、地标等结构开展全面的考量，并能够对异常的区域进行大范围检测。在未来，医学影像技术会更加完善，检测过程呈现智能化的特征，获得众多患者的广泛青睐。

3.2 短期发展趋势

针对于短期发展趋势来说，跨领域协作成为新的发展方向，现今出现了许多创业公司，人们应形成独立研发的思想，呈现交叉合作的模式，对病理信息进行全面的考量，它会成为医生诊疗中的重要武器。此外，医生在对影像数据进行定量与定性分析的过程中，将对疾病进行相应的诊断，影像医生、临床医生的联系需加强，当医生的知识水平不足时，诊断结果可能会出现误差，许多的数据资源被肆意的浪费，若医生的疲劳感增强，可能会产生漏诊的状况，各种影像数据存在复杂的特点，医生应该提供个性化的诊疗方法[4]。另外，一些深度信息不能良好的被辨别，常规诊断方式可能会出现较多的误差，在运用智能手段对器官、地表等解剖结构进行定位的过程中，临床诊断结果会更加精确，并有利于图像分割的开展。在未来，人类应该加大对智能化检测手段的研究力度，将其合理的应用于影像诊断的过程中，医生的诊断结果会更加准确，为病人确定合理的诊断方式。现今智能化手段的应用中依然存在许多不足之处，但当各种数据中心被建立后，人工智能算法能积极的发展，量子计算机也取得显著的突破，智能手段与医学影像诊断的联系会更加密切，诊断结果更加准确。

4 结论

总而言之，人工智能促使医疗影像诊断呈现积极的趋势，它可运用在病理图像的分析中，临床价值显著。在未来，人们的研究力度应该明显增强，促使理论研究成果更加丰富，在整个影像诊断流程中发挥优良的作用。