谈一谈AI在影像科的应用

一如的既往

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　　图像预处理与重建：利用深度学习算法（如U-Net、GAN）去除图像中的噪声和伪影，提高图像质量。
　　
　　病灶检测与定位：通过目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO）在全图中速定位疑似病灶，并输出边界框和置信度。
　　
　　量化分析与评估：对病灶进行量化分析，如计算肿瘤体积变化率、比较大径变化率等，为诊断分期和疗效评估提供依据。
　　
　　应用场景：
　　
　　低剂量CT去噪：降低CT辐剂量同时保留关键结构信息，提高诊断效能。
　　
　　MRI运动伪影去除：减少因呼吸运动产生的伪影，提高肝脏病灶显示清晰度。
　　
　　急诊脑卒中速诊断：在30秒内完成全脑CT扫描分析，自动标记脑出血位置和体积，为溶栓治疗争取时间。