人工智能在医学影像中的研究与应用
人工智能技术在医学影像学中的应用探讨
人工智能技术在医学影像学中的应用探讨近年来，人工智能技术在医疗领域被广泛关注。
尤其是在医学影像学领域，人工智能技术的应用已经成为一种趋势。
随着科学技术的发展，人工智能技术带来了不少的好处，特别是在医学影像学技术应用中，其优势更加明显。
本文试从技术、应用、前景等方面探讨人工智能技术在医学影像学中的应用。
一、人工智能技术在医学影像学中的应用技术人工智能技术是指模拟人的思维过程，达到智能的一种技术。
在医学影像学中的应用主要有以下技术：1. 图像识别技术：通过电脑对医学影像照片进行分析和识别，根据病理学特征识别病灶类型以及病灶的位置。
2. 医学影像量化技术：医学影像学中的量化技术可以通过各种算法来计算影像的特征，然后将结果转换成数值以诊断疾病和评估疗效。
3. 医学影像智能分析技术：该技术将医学影像的分析自动化，减少因人工因素带来的分析偏差。
主要是根据病理学特征，快速识别病灶的特征和位置。
二、人工智能技术在医学影像学中的应用人工智能技术应用在医学影像学中可以带来的许多益处。
一方面，它可以提高患者的治疗质量，减轻医护人员的工作压力，另一方面，它可以减少人工因素对影响结果的干扰，提高结果的准确性。
1. 诊断：人工智能可以在一定程度上辅助医生进行疾病的诊断，同时提高诊断的准确性。
比如，通过对CT影像和MRI影像的自动匹配，可以自动化实现疾病的判断。
2. 分析：人工智能可以根据医学影像中显而易见的病理特征，自动判断病灶的类型和位置，并且还可以针对病灶的特征进行深度分析，有利于更好地理解和研究疾病的发展历程。
3. 预测：通过对大数据的分析，人工智能可以快速发现有可能的病变情况，并且准确预测病情的发展趋势，从而为患者提供更加准确的诊疗方案。
三、人工智能技术在医学影像学中的前景人工智能技术在医学影像学领域的应用，已经成为了医学影像学技术发展必不可少的一个方向。
未来的发展方向主要有以下三点：1. 更深层次的分析：目前的人工智能技术只是对医学影像即表面的分析，未来会深入到组织、细胞、分子等更深层次的检测和分析，从而实现更精准的预测和治疗。
人工智能技术在医疗影像诊断中的应用探究
人工智能技术在医疗影像诊断中的应用探究随着科技的不断发展，人工智能技术已经开始应用到医疗行业中，其中最具影响力的领域之一就是医疗影像诊断。
医疗影像诊断技术是一种现代医学常用的辅助诊断技术，它通过对患者的各种影像数据进行精准分析，以进行疾病的早期检测、定位和诊断。
而人工智能技术不仅可以快速、准确地读取和识别影像数据，还可以优化医疗诊断流程，提高医疗服务的质量和效率。
那么，人工智能技术在医疗影像诊断中的应用探究究竟如何呢？一、人工智能在医疗影像诊断中的应用人工智能技术在医疗影像诊断中的最大优势之一就是自动化。
传统的医疗影像诊断需要人工进行图像的解读与分析，而人工智能技术可以自动处理这些问题。
此外，人工智能还可以帮助医生大大缩短解读时间，减少可能的人为误差，提高诊断的准确性。
此外，人工智能可以利用数据挖掘、深度学习等技术，从庞大的医疗数据中筛选出最具价值的信息，为医学研究提供更加精准的数据支持。
在医疗影像诊断中，人工智能的应用主要有以下三种形式：1.计算机辅助诊断计算机辅助诊断是人工智能在医学影像诊断中最广泛应用的技术之一。
计算机辅助诊断的主要功能是自动识别和标注医学影像中的病灶，以协助医生快速定位和诊断。
计算机辅助诊断技术主要包括图像分割、病灶检测和跨模态配准等。
通过对计算机辅助诊断技术的应用，医生可以更快、更准确地诊断出疾病。
2.模式识别模式识别是指通过对大规模医学影像信息的学习和分析，建立一种类似于人类认知的模型，以准确、快速地对新的医学影像数据进行分类、分析和判断。
利用模式识别技术，可以提高医生的判断准确性和工作效率，为医疗影像诊断提供更加精准的结果。
3.机器学习机器学习是指计算机系统通过对大量数据进行学习和归纳来自动学习新的特征和规律，以实现更加准确的分类和预测。
在医学影像诊断中，机器学习可以根据患者的影像数据，进行患者的疾病预测和风险评估。
这样，医生可以更快速地对疾病进行预防和治疗。
二、人工智能在医疗影像诊断中的应用案例近来，许多国内外的医疗机构和科技公司已经开始利用人工智能技术来提高医疗影像诊断的准确性和效率。
人工智能在医学影像学中的应用与发展
人工智能在医学影像学中的应用与发展随着人工智能技术的快速发展，它在医学领域中的应用也越来越受到关注。
特别是在医学影像学领域，人工智能为医生提供了更准确、更快速的诊断和治疗方案。
本文将重点探讨人工智能在医学影像学中的应用及其未来发展前景。
一、人工智能在医学影像分析中的应用1. 图像识别与分类人工智能技术可以通过图像识别和分类来辅助医生进行疾病的判断。
例如，在计算机断层扫描（CT）图像中，利用深度学习算法可以准确检测出肿瘤，并将其分类为恶性或良性。
这种技术不仅可以提高诊断的准确性，还可以节省宝贵的时间。
2. 病灶分割与定位对于一些复杂疾病，如肿瘤或脑卒中，精确定位和分割病灶是非常重要的。
基于人工智能技术，可以自动识别出病灶的边界，并进行准确的定位。
这大大减轻了医生的工作负担，同时也降低了人为错误的可能性。
3. 辅助肿瘤治疗规划人工智能在肿瘤治疗规划方面也有重要应用。
通过分析医学影像，可以帮助医生预测肿瘤的发展趋势和恶性程度，从而制定最佳治疗方案。
例如，在放射治疗中，人工智能可以自动确定放射剂量以及治疗目标区域，提高治疗效果并减少副作用。
二、人工智能在医学影像学领域的发展前景1. 提高诊断准确性与效率随着人工智能技术的不断进步，其在医学影像学领域中可实现更高的诊断准确性和效率。
以往需要耗费大量时间和精力进行手动分析与诊断的工作将得到极大改善。
快速而准确地检测出异常情况，并提供个性化的临床建议将成为可能。
2. 个体化治疗方案通过运用人工智能技术对于大规模医学影像和临床数据进行分析，可以生成更加精确和个体化的治疗方案。
这将帮助医生根据患者的具体情况制定最佳的治疗计划，提高治愈率和患者的生存质量。
3. 大规模数据处理医学影像学中产生大量数据，传统的手动处理已经远不能满足需求。
人工智能技术可以自动提取和分析这些海量数据，识别其中的模式和规律。
通过对大规模数据集的建模与挖掘，有望发现新的疾病特征、预测疾病进展并寻找潜在治疗方法。
人工智能技术在医学影像诊断中的应用研究综述
人工智能技术在医学影像诊断中的应用研究综述引言：医学影像诊断是现代医学领域的重要组成部分，对于疾病的早期诊断和治疗起着至关重要的作用。
随着人工智能技术的快速发展，其在医学影像诊断中的应用逐渐得到重视和广泛应用。
本文将对人工智能技术在医学影像诊断中的应用研究进行综述，探讨其在疾病诊断和治疗中的潜力以及未来发展方向。
一、背景介绍：医学影像诊断是通过对患者进行X光、CT、MRI等影像学检查，结合医生的专业知识和临床经验，对患者的疾病进行准确的诊断和治疗。
然而，由于医学影像的复杂性和医生个体之间的差异，诊断过程存在主观性和不确定性。
而人工智能技术作为一种能够模拟人类智能的技术，可以通过深度学习和机器学习等方法，对医学影像进行分析和判断，提高诊断的准确性和速度。
二、人工智能技术在医学影像诊断中的应用：1. 自动分割和定位：自动分割和定位技术可以帮助医生快速准确地识别影像中的各种组织和器官，有助于早期疾病的发现和定位。
人工智能技术可以通过对大量影像数据的学习和训练，实现精确的自动分割和定位，提高影像诊断的效率和准确性。
2. 疾病诊断和分类：人工智能技术可以通过对影像特征的提取和分析，帮助医生对不同疾病进行准确的诊断和分类。
例如，通过深度学习算法可以对肺部CT影像进行癌症的检测和诊断，减少漏诊和误诊的风险。
3. 治疗方案辅助决策：人工智能技术可以通过对大量病例和治疗方案的学习和分析，为医生提供个性化的治疗方案建议。
例如，在放射治疗中，人工智能可以根据患者的病情和治疗目标，帮助医生制定最合适的辐射计划，提高治疗效果。
4. 病情预测与监测：通过人工智能技术，可以对患者的影像数据进行分析和建模，预测病情的发展和转归。
例如，可以通过对糖尿病患者眼底照片的分析，预测眼部病变的发展情况，及早采取干预措施。
三、人工智能技术在医学影像诊断的挑战与未来发展：1. 数据质量和隐私保护：医学影像数据的质量和隐私保护是人工智能技术应用的重要障碍。
人工智能技术在医学影像诊断中的应用与前景
人工智能技术在医学影像诊断中的应用与前景一、引言随着人类科技水平的提高，人工智能技术已经成为了医学影像诊断领域的重要研究方向。
人工智能技术的应用，能够大大提高医学影像诊断的准确度、速度和效率，从而进一步提高医疗水平和医疗质量。
本文将从医学影像诊断的发展现状、人工智能技术在医学影像诊断中的应用、人工智能技术在医学影像诊断中的前景等方面进行深入分析。
二、医学影像诊断的发展现状医学影像诊断是典型的大数据应用场景。
随着计算机技术的飞速发展，医学影像学的诊断也从传统的人工解读床旁图像，发展到可以对大量的数字数据进行分析、处理、判断，进一步提高了影像诊断的准确率，从而避免了一些人工失误。
三、人工智能技术在医学影像诊断中的应用1.医学影像自动识别和分析技术医学影像自动识别和分析技术是人工智能应用在医学影像领域的基本形式。
利用图像识别、深度学习等人工智能算法进行图像分析，能够快速、准确地检测出影像异常部位，并基于医学影像图像分析将影像异常与疾病相对应。
2.医学影像辅助诊断技术医学影像辅助诊断技术是人工智能在医学影像诊断中的另一种应用形式。
该技术利用人工智能算法对患者的医学影像资料进行全面的分析和比对，快速发现患者身体异常变化，并进行有效的辅助诊断。
四、人工智能技术在医学影像诊断中的前景1.颠覆传统医学诊断模式医学影像的自动化分析和诊断技术的广泛应用，能够颠覆传统的医疗体制和医学诊断模式，实现真正意义上的互联网医疗。
2.提高医疗质量和效率人工智能技术的应用，让医疗从单纯的人工判断转化为人工智能与人类结合的复合智能决策，提高诊断准确率，缩短患者等待时间。
3.擦亮医疗品牌医院借助人工智能技术升级医学影像诊断，提高医疗品牌的实力，擦亮医疗机构的口碑，提升竞争力。
五、结语人工智能技术在医学影像诊断中的应用和前景是非常广泛的。
它不仅能够提高医疗水平和医疗质量，减少误诊漏诊，还能为医学影像的发展带来新的思路和方向，朝着更加准确、快捷、精准的医学影像诊断方向发展。
人工智能技术在医疗影像学中的应用
人工智能技术在医疗影像学中的应用一、人工智能技术在医疗影像学中的概述随着计算机技术与医学技术的不断融合，人工智能技术在医疗影像学领域的应用逐渐成熟。
人工智能技术不仅可以对医学影像数据进行自动化处理和分析，更可以通过深度学习算法实现自主诊断和精准预测，使医疗影像学的精度和效率得到了极大提升。
本文将详细探讨人工智能技术在医疗影像学中的应用及其优势。
二、人工智能技术在医疗影像学中的应用1.医学影像数据处理与分析传统的医学影像数据处理和分析往往需要医生耗费大量时间和精力，但人工智能技术的出现改变了这种情况。
现在，借助于深度学习、神经网络等算法，计算机可以在短时间内对大量的医学影像数据进行自动化处理和分析。
比如，在CT图像中，人工智能技术可以实现对肺结节、肝脏肿瘤等问题的自动识别和分析，大大提升了医生的工作效率。
2.自主诊断人工智能技术可以通过深度学习、模式识别等算法实现对医学影像数据的自主诊断。
在医学影像诊断中，医生需要对大量的医学影像数据进行观察和分析，但是人工智能技术可以通过对大量的医疗影像数据的学习和积累，实现多类别病变的自动检测。
如今，越来越多的医疗机构使用人工智能技术进行医学影像数据自主诊断，确保医疗影像的检测精度与准确率。
3.精准预测人工智能技术可以通过对大量的医学影像数据和临床数据的融合，实现对一些疾病的患者预测。
例如，通过对乳腺肿瘤患者的医学影像数据和临床数据的分析，可以实现乳腺癌患者的生存预测和预测治疗方法的选择。
同时，人工智能技术可以通过这些预测数据对医疗资源的优化和调配，使医疗效果得到极大提升。
三、人工智能技术在医疗影像学中的优势1.提升医学影像数据的精度医学影像数据通常十分复杂，医生需要耗费大量的时间和精力才能完成分析，这种情况下往往容易出现疏漏和误判。
而人工智能技术可以通过对大量的医学影像数据的学习和预测，提升医学影像数据的精度，极大地降低了错误判断的风险。
2.提高医生工作效率传统的医学影像数据处理往往需要医生耗费大量时间和精力，而人工智能技术却可以在短时间内对大量的医学影像数据进行处理和分析，提高了医生的工作效率。
人工智能在医学影像诊断中的应用研究
人工智能在医学影像诊断中的应用研究人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过模拟、延伸和扩展人类智能的方法和机制，使计算机能够具备类似于人的感知、推理、学习和决策能力。
在医学影像诊断领域，人工智能的应用被认为是一种革命性的进展，它可以提高医疗影像的分析、判断和诊断效率，帮助医生更好地发现和诊断疾病，提供更准确的治疗方案。
一、人工智能在医学影像分析中的应用1. 自动标记和定位人工智能在医学影像诊断中的一个重要应用是自动标记和定位病灶。
利用深度学习等技术，可以训练计算机自动识别病灶的位置和类别，提高诊断的准确性和效率。
例如，在乳腺癌的早期诊断中，人工智能可以自动识别和定位乳腺肿块，帮助医生更早地发现病变，提高治疗的成功率。
2. 图像分割和特征提取医学影像通常包含大量的细节信息，通过人工智能的图像分割和特征提取技术，可以有效地提取出关键信息，帮助医生更好地分析和判断疾病。
例如，对于肺部CT影像，人工智能可以自动实现肺结节的分割和大小测量，从而辅助医生进行肺癌的诊断和治疗计划制定。
3. 影像数据的量化和分析人工智能可以帮助医生对大量的医学影像数据进行量化和分析。
通过深度学习等技术，可以训练计算机自动评估肿瘤的大小、分布、形态等特征，为医生提供更准确的诊断参考。
此外，人工智能还可以帮助医生预测疾病的进展和预后，指导治疗方案的制定。
二、人工智能在医学影像诊断中的挑战和应对方式1. 数据隐私和安全性医学影像数据包含大量的敏感信息，保护患者的隐私和数据安全是一个重要的问题。
在人工智能应用中，需要确保数据隐私和安全性的同时，充分利用医学影像数据进行模型训练和优化。
采用加密算法、去识别化技术和数据共享协议等手段可以有效应对这一挑战。
2. 算法可解释性人工智能模型在医学影像诊断中的应用需要具备一定的可解释性，即能够向医生解释其决策的依据和过程。
提高模型的可解释性可以增加医生对人工智能应用的信任度，促进其临床应用的推广。
人工智能在医学影像中的研究与应用
摘要：近年来，人工智能成为学术界和工业界的研究热点，并已经成功应用于医疗健康等领域。
着重介绍了人工智能在医学影像领域最新的研究与应用进展，包括智能成像设备、智能图像处理与分析、影像组学、医学影像与自然语言处理的结合等前沿方向。
分析了研究和发展从源头入手的全链条人工智能技术的重要性和可行性，阐述了学术界和工业界在这一重要方向上的创新性工作。
同时指出，人工智能在医学影像领域中的研究尚处于起步阶段，人工智能与医学影像的结合将成为国际上长期的研究热点。
关键词：人工智能; 医学影像; 成像方法; 图像处理与分析; 自然语言处理1 引言人工智能（artificial intelligence, AI）是当下学术界和产业界的一个热点。
经过近几年的高速发展，深度学习已经实现了在传统的图像、视频、语音识别等领域的落地，并迅速地向文本处理、自然语言理解、人机对话、情感计算等方面渗透，并在安防、物流、无人驾驶等行业发挥了重要作用。
人口老龄化问题的显现以及人们对健康与日俱增的要求，对目前有限的医疗资源和医疗技术提出了更大的挑战。
医疗领域亟需新的技术满足这些需求。
与此同时，国内外与医疗相关的人工智能技术也在飞速地发展，科研和创业项目如雨后春笋，为解决医疗领域的挑战提供了新的机遇。
目前已经出现了计算机辅助诊断、智能专家系统、手术机器人、智能药物研发以及健康管理等多种产品。
在众多的医疗信息中，医学影像是疾病筛查和诊断、治疗决策的最主要的信息来源。
基于医学影像的诊断和治疗是一个典型的长链条、专业化的领域，涵盖了医学影像成像、图像处理与分析、图像可视化、疾病早期筛查、风险预测、疾病辅助检测与诊断、手术计划制定、术中辅助导航、随访跟踪与分析、康复计划制定等一系列方向。
目前，医院存储的信息超过90%是影像信息，影像信息已经形成了巨大的数据积累。
为此，基于医学影像大数据的人工智能技术与应用就成为医疗机构、科研、产业和政府共同关注的焦点。
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摘要：近年来，人工智能成为学术界和工业界的研究热点，并已经成功应用于医疗健康等领域。
着重介绍了人工智能在医学影像领域最新的研究与应用进展，包括智能成像设备、智能图像处理与分析、影像组学、医学影像与自然语言处理的结合等前沿方向。
分析了研究和发展从源头入手的全链条人工智能技术的重要性和可行性，阐述了学术界和工业界在这一重要方向上的创新性工作。
同时指出，人工智能在医学影像领域中的研究尚处于起步阶段，人工智能与医学影像的结合将成为国际上长期的研究热点。
关键词：人工智能; 医学影像; 成像方法; 图像处理与分析; 自然语言处理1 引言人工智能（artificial intelligence, AI）是当下学术界和产业界的一个热点。
经过近几年的高速发展，深度学习已经实现了在传统的图像、视频、语音识别等领域的落地，并迅速地向文本处理、自然语言理解、人机对话、情感计算等方面渗透，并在安防、物流、无人驾驶等行业发挥了重要作用。
人口老龄化问题的显现以及人们对健康与日俱增的要求，对目前有限的医疗资源和医疗技术提出了更大的挑战。
医疗领域亟需新的技术满足这些需求。
与此同时，国内外与医疗相关的人工智能技术也在飞速地发展，科研和创业项目如雨后春笋，为解决医疗领域的挑战提供了新的机遇。
目前已经出现了计算机辅助诊断、智能专家系统、手术机器人、智能药物研发以及健康管理等多种产品。
在众多的医疗信息中，医学影像是疾病筛查和诊断、治疗决策的最主要的信息来源。
基于医学影像的诊断和治疗是一个典型的长链条、专业化的领域，涵盖了医学影像成像、图像处理与分析、图像可视化、疾病早期筛查、风险预测、疾病辅助检测与诊断、手术计划制定、术中辅助导航、随访跟踪与分析、康复计划制定等一系列方向。
目前，医院存储的信息超过90%是影像信息，影像信息已经形成了巨大的数据积累。
为此，基于医学影像大数据的人工智能技术与应用就成为医疗机构、科研、产业和政府共同关注的焦点。
医学影像链可以分为成像和图像挖掘两部分。
首先，作为信息源头的医学成像设备，其成像质量会对后续疾病的检测、诊断与治疗起到至关重要的作用。
利用AI技术可以实现医学影像成像质量的提升，AI优化的扫描工作流可以显著提高扫描效率，并使成像质量趋于标准化，从而给整个医疗健康链条带来深远的影响，具有重要的临床与科研价值。
其次，理解医学图像、提取其中具有诊断和治疗决策价值的关键信息是诊疗过程中非常重要的环节。
AI辅助诊断可以承担繁琐的病灶筛查工作，迅速地从海量数据中提取出与诊断相关的有价值的信息，同时避免人工阅片带来的主观性差异。
AI辅助图像处理算法还可以迅速地完成分割配准等复杂功能，为用以治疗的医疗设备（例如手术导航和手术机器人）提供精准的病灶结构信息。
此外，目前AI在医学影像方面的应用还存在着诸多挑战，比如扫描成本和患者隐私问题使得医疗大数据难以被获得；医学图像的标注者需要具有一定的医学背景，获得高质量的医学图像标注甚至比获得医学图像代价更高；不同病变类型与正常的医学图像在数据量上的差距巨大。
一些基于AI的非结构医学信息数据分析方法，可以结合影像和医生撰写的诊断报告，自动或者半自动地生成标注数据，扩充训练数据集。
医学影像大数据和人工智能涉及影像链中的成像、图像挖掘、利用文本和影像的关联解决部分图像标注这3个方面的问题。
本文主要从智能医学成像系统、医学影像大数据与智能图像分析、医学影像与自然语言文本处理的结合分析这3个方面详细介绍国内外的研究现状与发展趋势。
2 智能医学成像系统随着各种大型医学成像设备在各层级医院的普及，医学影像检查已经成为各种疾病诊断过程中最为重要的检查手段和诊断依据。
医学影像相比于生化等其他检查，可以提供病变的位置、结构和功能等重要信息，为疾病的诊断和治疗提供直观的信息和参考。
目前，各种医疗成像系统还面临着成像速度较慢、图像质量受患者配合度影响、成像工作流繁琐等各种挑战。
本节将介绍人工智能对医学成像系统各方面的改进。
2.1 医学成像系统简介临床中常用的医学影像模态有多种，包括电子计算机断层扫描（computed tomography,CT）、磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）、正电子发射计算机断层显像（PET-CT）、X射线、超声等。
不同模态的医学影像适合观察不同类型的生理病理信息。
医学影像设备采集人体中与特定生理病理信息相关的物理信号，并依据信号传播的数学物理模型重建生理病理信息精确的二维、三维空间分布（即医学图像）。
CT图像反映的是人体内不同组织对特定谱段X射线的衰减系数分布情况，由于衰减系数与物质密度直接相关，因此CT图像间接地反映出人体组织的三维密度分布。
MRI可以反映人体中质子的密度、纵向弛豫时间（T1）、横向弛豫时间（T2）、质子扩散等多种对比度。
PET图像可以反映出人体内氟代脱氧葡萄糖（18F-FDG）的代谢分布情况。
三维医学图像成像过程属于逆问题（inverse problem）范畴，即通过在体外采集到的物理信号，重建能够产生该观测信号的人体内生理病理信息的分布情况。
这一过程通常是不稳定的，其原因可能有多种，例如，由于扫描时间和剂量的限制而造成的采集信号量不足、原始采集信号中存在着固有噪声、原始信号中掺杂着其他干扰信号、成像设备硬件的不完美性、患者在成像过程中不自主的随机运动等。
这些因素使得基于理想数学物理模型的解析重建方法通常无法得到满足临床要求的图像。
为了解决这一问题，传统上需要在重建过程中加入针对图像的特定先验信息（prior information）作为约束条件，以使重建过程更加稳定。
常用的约束包括图像L1范数、L2范数、全变分（total variation, TV）约束等。
这些简单的约束条件具有良好的通用性，但却无法准确地反映数据的本质特征，对于特定的影像模态与成像模式无法得到最优的重建结果，因此如何设计更好的先验约束，一直是医学影像成像领域的难题之一。
近年来，AI技术的快速发展，特别是其在计算机视觉（computer vision, CV）、图像处理与分析等领域的重要突破，使得国际上的研究人员逐渐认识到将AI技术应用于医学影像成像领域的可能性。
AI技术（特别是深度学习技术）摒弃了传统的人工设计的图像先验信息，采用一种完全数据驱动（data-driven）的方式，学习图像固有的深层次先验信息。
这些学习到的先验信息具有更加专业化的特点，将其应用于特定领域中，效果远优于传统的浅层次先验信息。
目前，AI技术与医学影像成像方法的结合已经成为领域内的研究热点，相关的研究成果呈爆发式增长。
2.2 快速医学影像成像方法在临床医学影像扫描过程中，成像速度始终是倍受关注的重要因素之一，长扫描时间会降低影像科室的日均流通量，还会给患者带来不适。
扫描过程中患者的不自主运动也会对成像质量产生不良的影响。
在快速成像方面，国际上相关研究主要集中在磁共振成像加速方面，目前已经发表了大量研究工作，是AI与成像相结合的热点方向之一。
Mardani M等人提出了一种基于生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）的磁共振（magnetic resonance,MR）压缩感知（compressed sensing,CS）快速成像方法，该方法利用GAN对高质量MR图像的低维流形（manifold）进行建模。
GAN由生成器（generator）和判别器（discriminator）组成，生成器的作用是将低质量的MR图像映射到高质量图像的流形上，判别器的作用是对映射后的图像质量进行评判。
生成器网络的损失函数（loss function）由图像域L1/L2范数和GAN损失函数组成，其中L1/L2范数用于抑制图像中的噪声，而GAN损失函数用于保留图像的细节信息。
为了保证生成的图像真实可靠，笔者将k空间（k-space）数据保真（data fidelity）项引入网络。
实验结果表明，该方法可以实现至少5倍的扫描加速，同时成像结果明显优于传统的压缩感知算法。
Schlemper J等人提出了一种基于级联深度神经网络（cascaded DNN）的MR快速成像方法。
级联深度神经网络由若干个网络单位级联而成，每个网络单元包含卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和数据保真项两个部分，其中CNN以残差网络（residual network, ResNet）的形式构建。
因此，CNN学习到的是降采（under-sampled）图像与满采（fully-sampled）图像之间的差异。
通过CNN与数据保真项的多次交替处理，可以将原始复杂的MR图像重建问题转化为一系列子过程的顺序执行，而每一个子过程仅需对前一子过程的结果进行进一步的优化即可。
相比于整个重建问题，其难度显著地降低了，从而使重建过程变得更加稳定。
实验结果表明，级联深度神经网络的重建图像质量相比于传统的压缩感知方法以及基于字典学习的图像重建方法有了明显的提升，同时其重建一幅二维心脏图像的时间仅为23 ms，基本达到了准实时的效果。
为了将传统迭代重建方法与深度学习方法各自的优势结合起来，Yang Y等人提出了一种基于交替方向乘子算法（alternating direction method of multipliers,ADMM）的MR图像重建方法——ADMM-Net，该方法将经典的ADMM迭代重建方法利用神经网络进行重新实现。
ADMM-Net对特定迭代次数的ADMM方法进行建模，在每次迭代中，利用CNN解决ADMM 算法中的3个子优化问题，整个网络以端到端（end-to-end）的方式进行训练。
ADMM-Net 的优势在于各种参数可以通过完全数据驱动的、端到端的学习方式得到。
实验结果证明，ADMM-Net的重建结果明显优于传统方法。
此外，ADMM-Net的构建参照了经典的ADMM，因此，网络的重建结果具有更好的可解释性。
深度神经网络自身的复杂性以及端到端的学习特性，使其通常被看作一个黑盒（black box）方法。
为了进一步证明将深度学习应用于成像方向的理论上的合理性，Ye J C等人提出利用卷积框架（convolution framelets）方法从理论上加以解释。
卷积框架最初用来拓展低秩Hankel矩阵（low-rank Hankel matrix）理论在逆问题中的应用。
Ye J C等人提出了一种深度卷积框架神经网络（deep convolutional framelet neural network, DCFNN），并证明了在采用修正线性单元（rectified linear unit,ReLU）非线性激活函数的情况下，该网络可以实现完美重建，同时也证明了常用的网络组件（如residual blocks、concatenated ReLU等）确实可以促进完美重建的实现。