AI4Medical image：赋能医学影像智能分析，提升临床诊疗精度

​ 自1895年伦琴首次实现X射线人体成像以来，CT、MRI、PET等医学影像技术已成为临床诊断、手术指导和预后评估的核心工具。医学图像处理涵盖重建、增强、配准、融合、分割、识别及可视化等技术，不仅辅助医生阅片和自动化诊疗，也是图像引导介入手术（IGI）的关键。

​ 医学图像处理一般包括信号提取与图像重建，生成2D、3D或4D医学图像；随后进行滤波增强、配准、融合、分割、匹配和跟踪等底层处理，再通过分类识别、可视化、定位检测等高层分析，最终辅助医学诊断。然而，医学图像处理面临诸多挑战：

• 数据量激增：随着影像设备的快速普及，医学图像数据呈爆发式增长。美国年增长率达63.1%，中国约30%。截至2020年，全球医学图像数据总量已达40万亿GB。
• 多模态融合难题：不同成像设备基于不同原理，生成的多模态图像在同一解剖位置缺乏简单对应关系。临床需融合多模态图像以提升诊断、监测、手术导航和疗效评估的准确性。
• 图像质量差异大：个体差异显著，即便同一设备和病人，成像参数、系统缺陷及患者呼吸运动等因素常导致伪影和噪声。
• 解释标准不统一：医学图像缺乏统一解读标准，医生的经验和环境影响导致同一图像在不同时间或不同医生间存在差异。
• 实时性要求高：临床应用对时间敏感，尤其是手术导航，图像处理速度需达到至少25-30帧/秒。

​ 医学图像的复杂特性对处理算法和计算能力提出了严苛要求。近年来，深度学习作为人工智能（AI）的核心技术，在计算机视觉领域取得重大突破，推动AI在医学图像处理中的广泛应用。通过替代或强化部分甚至全部处理流程，AI显著提升了图像分析的精度和效率，进而提升了医疗诊断和健康管理的效果与价值。

​ 沐曦GPGPU平台提供AI4Medical image处理算法工具集和深度学习全流程训练推理框架，支持Model Zoo多种深度学习预训练模型，涵盖图像重建、图像标注、图像分割、目标检测、图像分类、图像配准等领域，以帮助开发人员缩短应用开发周期、降低开发难度。此外，平台提供临床科研一体化解决方案，目前在研项目包括基于冠状动脉造影CT图像的全自动冠脉血管提取建模的冠脉血流储备分数（FFR）血流分析模拟，基于普通平扫CT/MRI生成虚拟增强CT/MRI影像等。

智算芯闻

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