來源: 網絡 2024-10-28
人工智能與機器學習:通過與高校、科研院所、醫療機構的合作,醫學影像AI行業推動科研成果轉化為解決實際問題的產品。例如,在腦卒中急診中,AI可以自動化、快速且可重復地進行出血和水腫體積的分析、ASPECTS評分、灌注分析等操作,提高救治效率。
X射線探測器的研究:X射線探測器的性能直接影響圖像質量,關鍵參數包括空間分辨率、響應均勻性、對比靈敏度、動態范圍等。通過優化探測材料本身來提高探測器性能,結合數字化技術和人工智能,可以優化探測圖像的細節。
X線影像診斷技術的發展:X線影像診斷技術的發展經歷了從早期X線機到現代數字化技術的演變?,F代技術如CR、DSA、DR、PACS等,使得放射成像信息系統更加強大,成為醫療診斷的重要基石。
乳腺X線攝影技術:數字化乳腺攝影技術(DM)和數字化乳腺斷層攝影技術(DBT)提供了低劑量的篩查手段,通過減少組織重疊,降低誤診和漏診率。
超高場磁共振成像:11.7T超高場磁共振系統提供了前所未有的高分辨率成像,有助于突破視覺極限,為醫學研究提供了新的視角。
醫學影像AI的創新應用:在ECR會議上,AI的創新應用被廣泛討論。例如,飛利浦醫療科技展示了使用AI算法的放射學工作流協調器軟件,能自動將影像研究發給最合適的放射科醫生進行檢查,提高工作效率。
綠色放射學:隨著環保意識的提高,放射學如何更環保、可持續地發展成為重要議題。例如,深透醫療與拜耳等公司合作,通過AI算法減少造影劑劑量,降低環境污染和人體沉積風險。
柔性高分辨X射線成像技術:福州大學楊黃浩教授團隊研發的柔性高分辨X射線成像技術,具有質薄、柔軟、可彎曲和易攜帶等優勢,為高端X射線影像裝備的國產化提供了新的可能性。
(文章來源于東方醫療器械網)