前言

既然本文是講影像，那么我們首先需要對CT的基本原理有個大概的認識：

CT可以根據(jù)人體不同組織對X線的吸收與透過率的不同，應用靈敏度極高的儀器對人體進行測量，然后將測量所獲取的數(shù)據(jù)輸入電子計算機，電子計算機對數(shù)據(jù)進行處理后，就可攝下人體被檢查部位的斷面或立體的圖像，發(fā)現(xiàn)體內(nèi)任何部位的細小病變。

通俗來講：

可以把人想象成豆腐，通過人體的x線束，我們可以把它想象成一把刀。

發(fā)射X線

x線如切豆腐一樣，把人體從頭到腳，切成一個個細小的薄片。

衰減

CT掃描時，x線以一定的厚度，通過人體的斷面，在穿透人體的過程中，x線的強度會發(fā)生衰減。

根據(jù)不同的衰減信號分析處理

CT機會有一個探測器去接收衰減后的x線，經(jīng)過一系列復雜的數(shù)學運算和計算機處理，將衰減的x線信號，轉(zhuǎn)化為這個人體斷面的圖像，不同的灰度，代表不同的組織器官，從而形成我們最終看到的CT橫斷位圖像，俗稱膠片，片子。

1：難以攜帶和整理

通過上面的介紹我們知道，一次的檢查是有幾十上百張的片子的，醫(yī)院放射科醫(yī)生會整理出來比較有代表的十張左右，打印成膠片。

假如一次檢查是十張膠片，那么一個慢性病患者，可能會進行幾十次的持續(xù)檢查。那么就會有數(shù)百張的膠片，難以整理，也難以攜帶。

2：難以保存

由于膠片的材質(zhì)的影響，膠片很難保存，尤其是不能在潮濕和高溫環(huán)境，會損壞膠片，模糊不清。

3：難以發(fā)現(xiàn)微小病灶

我們由上文的CT檢查的原來介紹可以知道，CT的層數(shù)越多，影像看的就越清楚，越容易發(fā)現(xiàn)微小病灶，而傳統(tǒng)膠片，是由放射科醫(yī)生選出的幾個比較有特征的層。如果放射科醫(yī)生沒有發(fā)現(xiàn)病灶，那么打印出來的膠片就依然看不到，后續(xù)的醫(yī)生也看不到。

4：難以分享進行遠程問診

假如在醫(yī)療條件比較落后的地區(qū)，通過檢查發(fā)現(xiàn)可能會有健康問題，通過APP問診發(fā)達地區(qū)的醫(yī)生的時候，醫(yī)生需要提供影像文件，如果是傳統(tǒng)膠片就難以分享。

5：難以動態(tài)觀察病灶形態(tài)

有些病灶，需要動態(tài)觀察形態(tài)，特征，放大，三維重建等等的操作，這些通過傳統(tǒng)膠片都難以實現(xiàn)。

解決影像問題是醫(yī)院和患者都需要解決的問題，那么上面的問題能解決嗎？

可以，在市面上已經(jīng)出來了比較成熟的解決方案。

通過上圖我們可以看到，云廠家通過，存儲，數(shù)據(jù)，運維，云計算能力，安全，等方式賦能醫(yī)療機構(gòu)和醫(yī)院在影像云上進行升級。

• 患者和醫(yī)生可以在APP，瀏覽器，小程序等多設備查詢

• 便于分享遠程問診

• 患者不用擔心存儲的問題動態(tài)觀察，

• 看到每一層的影像情況發(fā)現(xiàn)微小病灶

那么互聯(lián)網(wǎng)對影像的賦能止步于此了嗎？不！

如上圖：

如果不使用紅框標記病灶，從視覺上很容易發(fā)現(xiàn)這個毫米級別的病灶嗎?

假如一次檢查，CT掃描影像數(shù)量多(幾十上百張)，那么醫(yī)生診斷的時間長，加上工作量大，容易疲勞，人工誤差不可避免。

以這個影像結(jié)果來看，假如這是一個早期肺癌，那么如果影像醫(yī)生漏掉幾層的圖像，或者是沒有發(fā)現(xiàn)這個病灶， 可能幾年過后就已經(jīng)發(fā)展到晚期了。這是非常令人惋惜的事情。

那么如果我們通過計算器視覺加上AI去大致識別出來所有有可能是病灶的影像和位置，并且給予影像醫(yī)生提示，是不是大大減少了漏診的可能？

如下圖：

目前市面上，AI對于早癌的篩查方面，取得了不錯的成績，比較熱門的項目是，胸部CT的檢測，乳腺癌CT的篩查，胰腺癌的篩查。

云計算的賦能，相當于打通了醫(yī)生和患者的影像信息的壁壘，而AI將賦能影像科醫(yī)生，提升診斷質(zhì)量。

那，AI對醫(yī)療領域的幫助僅限于此嗎？AI鑒別早期癌癥具體是怎么實現(xiàn)的？歡迎添加下方我的微信，持續(xù)關注我們，在接下來的文章中我們將逐步進行分享。