人工智能在醫療彩超中的應用及發展

林慶東

摘要：隨著科學技術的不斷發展與進步，人工智能在醫療彩超中的應用也變得越來越廣泛。同時隨著人們整體生活水平的不斷增長，人們對醫療質量的要求也變得越來越高，然而在實際就診過程中，依然會出現諸多的問題。因此，筆者認為為了進一步促進我國醫療彩超領域的穩固發展，必須將人工智能引入工作中，進而滿足人們看病的需求。

關鍵詞：人工智能?醫療彩超?應用?發展趨勢

我國人工智能技術的不斷發展與變化，它已經被廣泛的應用在各個領域，它不僅與人們日常生活有著密不可分的關聯，同時也是提高我國醫療事業穩固、長久發展的重要手段。因為筆者認為為了全方位促進我國醫療彩超行業的穩固發展，應利用人工智能來優化醫療彩超技術，進而全體提高診斷水平，推動醫療事業的發展。下面針對于人工智能在醫療彩超中的應用及發展趨勢進行詳細的分析。

1傳統人工神經網絡研究

隨著人工智能在各個領域的廣泛應用，它在醫療彩超中也得到有效應用。所謂人工神經網絡是指，利用相關數據信息來對人大腦神經元網絡進行抽象化建立某種簡單的模型，并按不同的連接方式組成不同的網絡，對于此過程就可以稱之為人工神經網絡。其中人工神經網絡具有四個基本特征，第一，非線性，而非線性是自然界中普遍存現的特征，同時也是人類大腦智慧的一種線性體現。當人的神經元處于激活或抑制二種不同的狀態時，這種行為在數學上表現為一種非線性。第二，非局限性，它是指多個神經元之間的連接而成。其中一個系統的整體行為，不僅僅取決于單一神經元的特征，而是需要由各個單元之間的相互作用、相互連接所決定。第三，非常定性，它是指人工神經網絡具有自適應、自學習能力，它不僅可以通過神經網絡將各種信息進行處理，同時在處理信息的同時，還可以根據自身非線性動力系統的變化而變化。第四，非凸性，它是指在一定條件下取決于某個特定的狀態函數。

2人工智能在醫療彩超中的應用及發展趨勢

2.1處理分類問題

科學技術的不斷革新與深入，人工智能在醫療彩超中的應用也得到迅速發展。其中，它在甲狀腺結節的處理上也得到有效推動，TI-RADS現也被廣泛的應用在分類甲狀腺結節診治上，同時工作人員在對其進行惡性風險評分時，往往耗時較多、且費力。為此，通過利用人工智能技術，來對甲狀腺結節相關影像像圖進行歸類，進而使最終的檢測結果更加精準性，它的精準性往往在98.9%～100%之內。綜上所述，人工智能在醫療彩超中的應用有著十分廣闊的發展前景，同時也為我國醫療行業的發展打下良好的基礎。

2.2處理檢測問題

人工智能技術的不斷發展與進步，它在醫療彩超中也得到有效利用。其中，在處理急性闌尾炎檢測問題上是非常有效的一種技術手段，同時急性闌尾炎作為目前我國最常見的并發癥，它在實際臨床診治過程中，也存在著很多難點，尤其是在兒童、老年人、孕婦等諸多特殊性的人群上，這也使得在日常診斷過程中容易造成誤診，進一步使其因診斷失誤而出現穿孔的不良情況。與此同時，醫療工作者在利用超聲波對患者進行疑似病例檢查時，應格外注意對其的處理檢查問題，特別是對其做其他相關檢查時，對于那些不支持、但患者又有持續不良癥狀的診斷過程中，必須為其提供有價值、可靠性的參考信息。例如，在對某位患者進行闌尾切除時，應將闌尾外徑位于探頭加壓探查下大于6mm處，作為對患者診斷時、準確性、可靠性的超聲征象。

2.3處理分割問題

人工智能在醫療彩超中的不斷應用，對于脈動脈象相關參數的病變測量也有著十分重要的作用，同時頸動脈內-中膜厚度對預測心血管疾病領域，同樣也有著十分重要的作用。首先，以往傳統的醫療工作者，在利用超聲波對患者進行檢查時，往往會利用測量聲像圖中相對較遠的血管壁管腔以及內膜交界至中膜、外膜交界的距離，而這種操作往往耗時較多，進一步使醫療過程中出現乏味的不良現狀，為此，為了更好的解決這個問題，有一些醫療研究者將所提取出來的92份CIMT檢查錄像作為最基本的數據庫，并由同一名專家對其進行劃分，劃分出三個相對比較感興趣的區域，同時又在276份ROI中，對腔內膜中的平面、內膜中的膜交界平面分別進行標記，并將此作為訓練的圖像基本模塊，進而有效構建卷積神經網絡，最終有效解決處理分割過程中的問題。

2.4卷積神經網絡遷移學習

人工智能的飛速發展，它的出現不僅為人類的日常生活到來了諸多便捷，使人們在醫療救治過程中，能夠獲得更優質的醫療服務，同時也是提高我國醫療事業穩固、長久發展的重要組成部分。其中它在中孕期胎兒畸形篩查過程中，也被廣泛應用，它主要是依據卷積神經網絡遷移學習，通過對腹中的胎兒進行自動定位，進一步有效避免產婦因產前畸形篩查不到位，而生產出生命體征不正常的嬰兒，同時胎兒超聲檢查它也是我國廣大婦女在進行產前畸形篩查的重要內容，與此同時，由于胎兒超聲檢查的自動定位，往往具備復雜、多變的解刨結構，這也使得醫療工作者實際篩查時，能夠獲取的有效信息比較少，而基于有效信息較少的情況下，會使得胎兒超聲檢查工作，缺乏足夠的數據來構建卷積神經網絡模型，同時這也是目前我國醫療行業的一個挑戰性的難題。為此，有部分醫療學者利用已經被大量訓練過的一些毫不相關的原始圖片，以及卷積神經網絡中那些較為低層級網絡，作為檢查前提基礎，并將自身所獲得的經驗知識進一步轉移到卷積神經網絡模型構建中，進而提高檢查結果的準確率、精確率。

2.5超聲心動圖相關綜合應用

人工智能在醫療彩超中的廣泛應用，超聲心動圖相關綜合運用，也得到逐步推廣與應用，其中它主要會涉及到二維以及多普勒超聲心動圖，然而在實際運用與研究過程中，依然會頻繁出現大量的測量參數，而這些參數對于醫療工作者來說是十分重要的數據信息。首先，因為它是評價心肌以及瓣膜的結構、功能的重要內容，倘若在沒有這些前提基礎數據的情況下，會使得醫療工作者在過程中頻繁出現問題與差錯。這也是因為超聲心動圖不是一項簡單的工作，它本身就是一個龐大、復雜、忙碌的工作，同時也會受到操作者的使用技巧、手法、經驗所影響，進而使得測量參數、測量結果難以得到保障。其次，相對與以往傳統的手工裸眼標記測量來講，超聲心動圖相關綜合應用也可以進一步提高測量結果的準確性，根據研究數據表明，依據對左心房室內射血分數進行自動計算時，它的平均速度往往只需要短短的8秒鐘，同時它的可重復性也相對較高，進而有效提高監測結果的精準性。

3超聲醫學科產品化應用實例

人工智能在醫療彩超行業的應用，很多醫療單位已經將超聲醫學產品應用在實際臨床試驗中，其中我國自行研發的超聲機器人，已經被廣泛投入醫療臨床行業中，并通過進行多次的試驗與研究，取得了頗有成就的效果。同時它也是一款基于超聲影像、能夠較好的輔助醫生進行甲狀腺、良惡性結節識別的智能診斷系統。通過對同一幀的圖像進行相關技術識別，進而有效保障最終的診斷結果，具備高精準性、可靠性，使最終診斷結果的準確率在控制在60%～70%。與此同時，人工智能設備在協助醫生進行相關診治工作過程中，還應有效幫助醫生進行同步診斷，并利用自動采集的圖像，可以有效提高結果的準確率以及概率值，進一步使最終給出的結果準確性的概率可以高達到87%左右，進而大幅度減輕了醫療工作者的工作量，使其獲得更充足的時間去處理其他的事情，最終提高自身診斷結果的精準性以及醫療資源。

4結束語

綜上所述，科學技術的不斷革新，人工智能也逐步出現在人們的視野中，同時也被廣泛的應用在各個領域中，它的出現不僅可以提高我國醫療行業的工作質量，同時也可以更好的滿足人們的生活需求。因此，筆者認為為了進一步提高醫療彩超的工作效率，應善于利用人工智能來推動醫療行業的快速發展，進而全面提高我國醫療彩超的工作效率。

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