张良天洋
中国人民解放军陆军第七十二集团军医院 313000
摘要：人工智能是研究并应用于模拟和扩展人类的智能的一门新的科学，主要包括模式识别、机器学习、数据挖掘和智能算法等口。下面将分析人工智能在超声医学影像的应用研究进展。
关键词：人工智能；超声医学影像；应用；研究进展
引言
超声图像的声学是快速、动态和图像化的。它为软组织提供了高分辨率优势，在疾病的诊断和治疗中发挥了重要作用。超声图像是通过静脉血管生成的，以便清楚地显示血液状况，广泛用于诊断和鉴定肝脏、心脏、浅表中的重要心脏病和肿瘤。研究表明，超声图像在肝组织诊断中比CT和MRI程序具有更高的优先性，
更高的安全性、更好的实时质量和更低的控制成本。近年来，超声、CT和MRI等图像自动检测应用于深度学习曲线等人工智能，利用相关算法(如强化学习)在输入图像特征和输出目标之间建立神经网络。通过提取成像材料，将相关疾病故事与多模式图像数据结合起来进行综合分析，诊断肿瘤的类型和类型，提高诊断的准确性，从而提高疾病诊断的准确性。对于使用人工智能检测肝脏超声成像数据的临床诊断测试，必须选择合适的代表性样本进行研究。
1人工智能的基本发展过程
1.1计算机辅助程序
人工智能在医学中的早期应用主要是通过计算机使用几种数学技术来协助某些医学诊断,包括为医生提供与数据分析和鉴别诊断有关的定量方法;在诊断测试过程的所有阶段协助评估最佳替代行动计划;定期记录和评估个人生理指标以更好了解个体相对于疾病预防的健康趋势。
1.2专家系统
专家系统是将人类专家在某--学科的知和经验,以及人类的思维方式,汇编成计算机能理解的命令,然后通过复杂的智能计算处理,控制机器人的“思维”和动作。这样,机器人就可以像专家一样进行推理和判断,解决需要人类专家来处理的复杂问题。同时专家系统也具有一定的学习能力,通过不断学习新的知识,对原有知识进行修改,完成自我更新，提高系统对于复杂问题的处理能力。
1.3深度卷积神经网络和深度学习
1988年,深度神经网络被用来诊断和治疗疾病。通过对大量数据库的训练,调整每层神经网络的参数和训练算法,最终得到比回归分析更复杂的模型,用来解决医疗问题.随着计算机算法的不断提高和技术的不断更新,人工智能在医疗领域会具有更广阔的发展空间和改进潜力。
2甲状腺超声诊断
甲状腺结节术前精准诊断结节良恶性，有助于选择合理的治疗方式。以往超声诊断甲状腺结节性的标准有二维超声显示甲状腺结节纵横比＞1、结节边界不清、内部散在分布的微钙化等。在常规超声造影CEUS检查中，甲状腺癌动脉期常表现为整体不均匀低增强。现有的美国放射学会甲状腺影像报告和数据系统ACRTI-RADS标准中，TI-RADS判定甲状腺结节为等回声或低回声、无包膜、外周微小钙化和血流丰富，其诊断甲状腺癌灵敏度、特异度分别为79.0%、71.0%。但其对于态不典型及TI-RADS4b类甲状腺结节性质判断比较困难。CAD系统和深度学习是AI技术采用的两个主要方法。
CAD系统由图像采集、特征提取和分类识别等过程构成，以辅助提高治疗前诊断准确率。CAD系统量化超声灰阶参数，判别甲状腺结节的性质，给出客观诊断意见，是AI检测甲状腺结节主要的方法。有研究采用人工判别和CAD系统分别诊断185个甲状腺结节的良恶性，CAD系统诊断结节良恶性的受试者工作特征曲线（ROC）曲线下面积AUC及特异度均优于人工判读，在CAD的量化参数中，结节低回声、微钙化及纵横比＞1能够有效评估甲状腺恶性结节，并提供可靠的穿刺建议。也有报道使用CEUS、CAD系统、CAD系统联合CEUS诊断122例经术后病理证实的甲状腺结节，灵敏度分别为81.9%、90.4%、92.8%，特异度分别为84.6%、69.2%、89.7%，准确度分别为82.8%、83.6%、91.8%，CAD系统联合CEUS诊断结节良恶性效能优于单独的CAD、CEUS，二者联合能够为甲状腺结节进行快速的分级评估，更加精确地鉴别诊断甲状腺结节良恶性。但CAD系统的感兴趣区ROI为人工勾勒，可能具有一定主观性，若采用系统自动识别诊断结果更加客观。
3智能乳腺超声机器人AIBUS
过去10年来，全球乳腺癌的发病率和死亡率迅速上升。早期可靠的诊断和早期治疗对于乳腺癌的早期规划至关重要。由于我国女性乳房较小、较密集，超声波是乳腺桥梁视觉检查分析的首选方法，越来越多地应用于乳腺桥梁。当前我国胸部针刺存在三大主要问题:超声缺乏、经验要求高、疲劳。将人工智能应用于医学影像分析，极大地提高了医生的生产力和质量。
超声是一种适合乳腺癌研究的技术，成本低，副作用低。当医生诊断乳腺癌时，通常首先检测出胸部。如果有嫌疑的话，会检测到另一个胸部，与两侧的同一部位相比，判断是否发生了疾病。算法允许同时进行双乳检查。此外，利用差分算法，通过主动实时降低噪声，智能地提高声音分辨率，使医生能够更快、更轻松地评估早期阶段。乳腺癌智能冠军管理系统自动存储扫描的乳腺超声图像数据，创建乳腺癌个人档案，监控访问日志，并实现患者数据的可追溯性。这为胸部健康数据提供了集中化的存储管理，方便了信息共享，并建立了结构化数据平台。当妇女进行年度乳房检查时，系统会自动比较以前的检测数据，并通过智能算法提高检测的灵敏度和特殊性。
4肝脏超声影像人工智能诊断
利用传统机器学习和深度学习的方法，对超声图像数据集进行特征提取和分类，建立肝纤维化自动分类模型，统计每种模型不同分类情景的准确率，得出以计算机辅助诊断慢性乙肝患者肝纤维化进程准确性较高，且可以做到更细化的肝纤维化进程分类。未来有望应用于无创评估乙肝患者肝纤维化进程的临床工作中。有研究者以评估创新开发的弹性成像深度学习放射成像的性能进行了一系列研究，该研究可以定量分析二维剪切波弹性成像中用于评估肝纤维化的异质性。
结束语
近年来，伴随着5G技术、云计算机的发展，以及“互联网+”的不断深化，高质量数据量的不断提高，数据处理效率及传输速度剧增，医学影像AI研究将会得到大幅度优化，日后有望取代医师的基础工作。但这并不代表医生这个职业会消失，医疗需要的人文关怀是人工智能产品无法替代的。如何更好地将人工智能应用在医疗健康领域仍需多科系的共同努力，作为医务工作人员应该积极面对新事物的冲击，将临床实践与人工智能相结合，同时也要加深对专业的钻研，才能应对机器人可能取代人类部分工作岗位带来挑战。
参考文献
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