醫(yī)學(xué)圖像處理與分析軟件平臺綜述

醫(yī)學(xué)圖像處理與分析軟件平臺綜述標(biāo)題：圖像處理和分析軟件平臺綜述

摘要：現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診斷和治療中，計算機(jī)輔助影像學(xué)是關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像處理和分析軟件平臺是醫(yī)學(xué)影像學(xué)的關(guān)鍵工具，它們能將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可洞察結(jié)構(gòu)和運(yùn)動的結(jié)果，并產(chǎn)生診斷參考。本文概述了不同圖像處理和分析軟件的功能和技術(shù)，并評估了典型的平臺。這些平臺通常集成了三個不同層次的功能：核心引擎，應(yīng)用和對象模型。核心引擎用于實現(xiàn)圖像質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和基本分析運(yùn)算。應(yīng)用是用于處理特定圖像學(xué)問題的代碼庫。最后，對象模型是使用應(yīng)用來定義診斷工作流程和處理限制的界面。將這些功能集成到一起，這些平臺可以在效率和精度上提供顯著改進(jìn)。因此，研究人員和醫(yī)療專業(yè)人士可以以最佳方式、最可負(fù)擔(dān)的成本和最簡單的實現(xiàn)方式進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像處理和分析。

關(guān)鍵詞：圖像處理，圖像分析，醫(yī)學(xué)圖像，圖像處理平臺，計算機(jī)輔助診斷

正文：

一、引言

影像學(xué)是醫(yī)學(xué)中一種重要的診斷和治療技術(shù)，它使醫(yī)生可以直觀地觀察到患者的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和血液流動，檢測疾病狀態(tài)和手術(shù)效果，檢測小改變并執(zhí)行細(xì)微微調(diào)。但是，圖像中缺少關(guān)鍵信息，使圖像處理和分析更加復(fù)雜[1]。為了克服這一障礙，研究人員開發(fā)了一系列圖像處理和分析軟件平臺，以存儲、組織和檢索大量的醫(yī)學(xué)圖像和其他數(shù)據(jù)，從而提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。本文概述了當(dāng)前市場上幾種代表性的圖像處理和分析軟件平臺。

二、軟件平臺基礎(chǔ)

圖像處理和分析軟件平臺通常包括三部分組件：核心引擎，應(yīng)用程序和對象模型。核心引擎是處理原始影像數(shù)據(jù)時使用的算法庫，它可以實現(xiàn)圖像質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和基本分析運(yùn)算[2]?；静僮靼ㄗ?、分割和分類[3]。應(yīng)用程序是集成到核心引擎中的代碼庫，用于滿足特定圖像學(xué)問題的需要[4]。例如，目標(biāo)檢測與分割、形態(tài)特征提取、活體檢測等。最后，對象模型是提供使用應(yīng)用程序定義診斷工作流程和處理限制的界面。

三、平臺功能分析

1.通用平臺

通用平臺是用于進(jìn)行基礎(chǔ)圖像處理和分析的解決方案。它們可以處理多種類型的影像數(shù)據(jù)，如CT，MRI，PET，X-射線等[5]。它們通常具有3D重建，多普勒超聲，動態(tài)CT等功能，以及2D/3D序列的標(biāo)準(zhǔn)分析和報告。這些平臺具有高度可定制的管道及幾乎無縫的集成能力，允許用戶將其他應(yīng)用程序或接口集成到他們的工作流程中。例如，GEHealthcareCentricityPACS系統(tǒng)[6]提例如，SiemensHealthineerssyngo.viaR14[7]是另一個多功能平臺，提供2D/3D及其他應(yīng)用程序的計量分析，定量分析，血流測量，動態(tài)圖像跟蹤，多普勒測量等。該平臺還提供有關(guān)腦癌成像中臨床結(jié)果和病史的支持，以及可視化數(shù)字化工作流程，以幫助醫(yī)生快速診斷病情。

2.人工智能平臺

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，越來越多的人工智能平臺正在涌現(xiàn)，用于改善醫(yī)學(xué)影像分析和診斷[8]。iTensorFlow[9]是一個開源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，用于計算機(jī)視覺和圖像深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，而且在改善病理學(xué)和計算機(jī)輔助診斷方面取得了顯著進(jìn)展[10]。其他機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，如MedAI，也可以被用來進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像分析[11]。這些平臺通常具有大量機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可用于圖像分割、特征提取、目標(biāo)檢測等[12]。這些模型的準(zhǔn)確度和精度在不斷提高，從而獲得更準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。

四、結(jié)論

當(dāng)前幾種圖像處理和分析軟件平臺可以滿足大多數(shù)臨床分析任務(wù)的需求。通用平臺可以為用戶提供基本的圖像處理和分析功能，而機(jī)器學(xué)習(xí)平臺則可以實現(xiàn)更精細(xì)的圖像分析任務(wù)。未來，這些平臺將繼續(xù)發(fā)展，并提供更多的功能和更高的準(zhǔn)確度，以改善診斷結(jié)果和提高傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像診斷的準(zhǔn)確性和效率。未來，改善醫(yī)學(xué)影像分析的平臺將不斷增加，以滿足更復(fù)雜的臨床任務(wù)。例如，IBMWatson健康公司開發(fā)了一種可以識別腦部CT圖像中腦出血的人工智能系統(tǒng)[13]，可以有效地檢測和定位腦出血。此外，Google的ML-AssistedRadiology（MARL）項目[14]旨在改善MRI掃描的質(zhì)量，以更精確地識別癌癥等疾病。這些高級平臺將提供超過傳統(tǒng)平臺所提供的功能，最終達(dá)到快速準(zhǔn)確診斷和預(yù)后的目標(biāo)。醫(yī)學(xué)影像分析是醫(yī)學(xué)診斷的重要組成部分，可以幫助醫(yī)生為病人提供更準(zhǔn)確的診斷。傳統(tǒng)的圖像處理和分析軟件應(yīng)用已經(jīng)提供了一種可靠的平臺，可以進(jìn)行基本的圖像處理和分析功能，但其準(zhǔn)確性和精度