智能影像识别市场分类多空间大

人工智能方法在医学图像处理中的应用十分广泛,涉及医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重建等多个领域。

医疗影像智能识别按照应用领域,可以分为放射类、放疗类、手术类以及病理类:

1、放射类:类似于军队的“情报部门”,通过射线成像了解人体内部的病变情况,形成影像。对该影像智能识别的目的在于标注病灶位置。

2、放疗类:类似于军队的“战斗部门”,在制定放疗方案之前,医生需要通过成像设备对靶区进行定位,从而形成影像。对该影像智能识别的目的在于进行靶区自动勾画,由于放疗需要杀死细胞,病变区域勾勒的越准确越好,对智能影像识别准确率要求高。

3、手术类:对CT等影像通过3D可视化等技术,进行三维重建,帮助医生进行手术前规划,确保手术的精确性。4>病理类:病理诊断是最终确诊环节,MRI、CT、B超等影像判读的正确与否要参考病理诊断的结果。传统的病历检验是医生在显微镜下直接读取病历涂片,现在数字化病理系统使得AI读片成为可能。

图表:人工智能+医学影像的应用案例

数据来源:亿欧网

下期预告:2018.1.18发布内容--【不同类型医疗影像识别领域的参与公司】

  • 发表于:
  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20180117A09OJ300?refer=cp_1026

同媒体快讯

相关快讯

扫码关注云+社区