机构名称：
¥ 1.0
成像是物体结构和功能的视觉表示，例如生物分子、生物超微结构、组织和物体的空间组织。它也是现代医学诊断和治疗不可或缺的一步。例如，在当前由 COVID-19 引起的大流行期间，除了核酸检测外，CT 扫描还被用作诊断的主要标准。与计算机不同，人类大脑对从图像数据中获得的信息的理解和解释能力非常强，而不是解释数字或文本数据。另一方面，随着自动化程度的提高，人工智能方法可以产生更客观、高度可重复的分析结果。因此，开发人工智能方法来补充手动图像分析是有益的。成像在生物和生物医学科学中发挥着越来越重要的作用。借助光学显微镜、荧光显微镜、电子断层扫描、核磁共振、单粒子低温电子显微镜和 X 射线晶体学等技术，生物成像已提供了有关生物系统和分子的丰富信息，涵盖组织水平、细胞水平、细胞器水平、大分子水平、小分子水平和原子水平等各种分辨率。成像在医学诊断和治疗中也具有多种应用，包括超声、计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI)、正电子发射断层扫描 (PET) 和光学相干断层扫描 (OCT)。这些技术可以为临床医生和医师提供快速、无创、无痛和直接的信息，这不仅对诊断至关重要，而且对预后和治疗也至关重要。随着人工智能技术（尤其是深度学习）的最新发展，生物和生物医学成像的前沿领域得到了极大的推进。在本研究课题中，我们收集了 16 篇高质量论文，这些论文涉及开发或应用最先进的 AI 技术来处理、信息挖掘、整合、诊断、比较和审查生物和生物医学成像，以及它们在生物学、诊断和治疗中的应用。本研究课题共接受 16 篇论文。每篇论文由一位客座编辑处理，并由至少两位审稿人审阅。我们非常感谢审稿人帮助我们为本研究课题挑选出这些高质量的论文。被接受的论文侧重于开发 AI 算法和系统来处理、分析、解释和挖掘生物医学和生物成像数据。我们首先提供一个发人深省的关于放射学诊断服务未来的视角（Seong 等人）。放射学一直是医疗保健数字化转型的领先技术，它再次站在下一代转型的十字路口，有可能发展成为一站式综合诊断服务。人工智能有望为放射学提供新的强大的数字工具，以促进下一次转型。本文提出了人工智能在放射学中发挥作用的三条途径：（1）提高 CAD 的性能，（2）通过人工智能辅助工作流程提高放射服务的生产率，（3）开发
社论：人工智能在生物和生物医学成像中的应用
主要关键词
相关文件推荐
