의료영상 분야에 인공지능을 적용한 사례입니다.

의료 영상 분야에서 인공지능을 적용한 사례는 다음과 같다.

1. 영상 장비의 영상 재구성

AI는 알고리즘 영상 매핑 기술을 사용할 수 있다. 수집된 신호를 소량의 신호로 완전히 샘플링한 영상과 동일한 화질의 영상으로 복원할 수 있으며, 영상 재구성 기술을 이용하면 저선량 CT, PET 영상에서 고선량 화질의 영상을 재구성할 수 있습니다. 이는 임상 진단의 요구를 충족시키면서 방사선 위험을 줄일 수 있습니다.

2. 지능형 보조 질병 진단

(1) AI+CT의 국내 적용 중 가장 성숙한 분야 이미징은 식별시 폐 결절입니다. AI는 약 90%의 정확도로 고형결절, 간유리결절 등 놓치기 쉬운 결절을 효과적으로 식별할 수 있으며, 결절의 위치, 크기, 밀도, 특성도 제공할 수 있습니다. 그 밖에도 결핵, 기흉, 폐암 등의 폐질환을 검진할 수 있습니다.

(2) 안저질환의 지능적 진단

현재 가장 널리 사용되는 방법은 당뇨병성 망막병증 검사입니다. 당뇨병성 망상병증은 당뇨병 환자에게 흔히 발생하는 망막혈관질환으로 약물에 의한 실명으로, 초기에는 증상이 나타나면 치료의 기회를 놓치는 경우가 많습니다.

(3) 뇌 질환의 지능형 보조 진단

현재 뇌 질환의 지능형 진단에는 뇌출혈, 내부 죽상경화증 진단, 두개내 동맥류 진단 및 경동맥 손상 플라크 평가가 포함됩니다. 등.

(4) 신경 질환의 지능형 보조 진단

신경 질환에 AI를 적용하는 분야에는 주로 간질, 알츠하이머병, 파킨슨병이 포함됩니다. AI는 환자의 영상 데이터를 가공·분석해 정상인과 통계적으로 비교함으로써 대사이상 병변의 크기와 위치를 계산하고, 인지기술을 활용해 치료 옵션을 제공하고 치료 효과를 예측할 수 있다.

(5) 심혈관 질환의 지능형 보조 진단

AI는 흉부 CT 데이터를 기반으로 한 딥 러닝 기술과 이미지 처리 기술을 사용하여 관상동맥 취약성을 평가하는 특정 알고리즘을 설계할 수 있습니다. 관상 동맥 심장 질환의 지능형 보조 진단, 스텐트 수술 배치 계획 계획 등 동시에 대동맥 질환 유형, 대동맥류 등 복잡한 질병을 지능적으로 진단할 수도 있습니다.

3. 표적 부위의 지능적 묘사

현재 방사선 치료는 종양 환자의 주요 치료법 중 하나이며, 질병이 있는 기관의 정확한 위치 지정과 정밀한 묘사가 기본이자 핵심입니다. 방사선 치료 기술. 따라서 방사선 치료 전 CT 영상에 장기와 종양 위치를 먼저 표시해야 한다. 기존 방법에 따르면 의사는 보통 3~5시간이 걸린다.

AI 기술을 적용하면 효율성이 크게 향상될 수 있습니다. AI 지능적 목표 영역 묘사의 높은 정확도는 목표 영역의 부정확한 묘사로 인한 비효과적인 치료를 크게 방지할 수 있습니다. 현재 AI+ 표적 영역 묘사는 폐암, 유방암, 비인두암, 간암, 전립선암, 식도암 및 피부암에 성공적으로 사용되었습니다.

4. 병리적 절편의 지능적 판단

병리적 절편의 판단은 의사에게 매우 풍부한 전문적 지식과 경험이 필요한 경우가 많으며, 심지어 전문적인 경험을 갖춘 의사도 필요로 하는 복잡한 작업입니다. 또한 진단 편향으로 이어지는 미묘한 세부 사항을 간과하기 쉽습니다.

병리학적 슬라이스 연구에 인공지능을 도입하고, 병리학적 슬라이스의 세포 수준의 특성을 학습하여 병리학적 진단 지식 시스템을 지속적으로 개선하는 것이 슬라이스 판독 효율성 문제를 해결하는 가장 좋은 방법입니다. 그리고 진단 정확도.