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用于医学影像分析的通用人工智能
摘要 — 大规模通用人工智能 (AGI) 模型，包括 ChatGPT/GPT-4 等大型语言模型 (LLM)，在各种通用领域任务中取得了前所未有的成功。然而，当直接应用于需要深入专业知识的医学成像等专业领域时，这些模型面临着来自医学领域固有复杂性和独特特征的显著挑战。在这篇综述中，我们深入探讨了 AGI 模型在医学成像和医疗保健领域的潜在应用，主要关注 LLM、大型视觉模型和大型多模态模型。我们全面概述了 LLM 和 AGI 的主要特性和支持技术，并进一步研究了指导 AGI 模型在医疗领域发展和实施的路线图，总结了它们目前的应用、潜力和相关挑战。此外，我们重点介绍了未来的潜在研究方向，为即将到来的项目提供了整体视角。这篇全面的综述旨在深入了解 AGI 在医学成像、医疗保健等领域的未来影响。
ImageNet 预训练深度学习模型与 DINOv2 在医学影像分类中的对比分析
摘要 — 医学图像分析经常遇到数据稀缺的挑战。迁移学习在解决此问题的同时还节省了计算资源，是一种有效的方法。最近出现了一些基础模型，例如使用视觉变换器架构的 DINOv2，这为该领域开辟了新的机遇，并引起了人们的极大兴趣。但是，DINOv2 在临床数据上的表现仍需验证。在本文中，我们使用三种临床脑 MRI 数据模式执行了神经胶质瘤分级任务。我们在迁移学习环境中比较了各种预训练深度学习模型（包括基于 ImageNet 和 DINOv2 的模型）的性能。我们的重点是了解冻结机制对性能的影响。我们还在其他三种类型的公共数据集上验证了我们的发现：胸部 X 光检查、眼底 X 光检查和皮肤镜检查。我们的研究结果表明，在我们的临床数据集中，DINOv2 的性能不如基于 ImageNet 的预训练模型，而在公共数据集中，DINOv2 通常优于其他模型，尤其是在使用冻结机制时。在不同任务中，不同大小的 DINOv2 模型的性能相似。总之，DINOv2 适用于医学图像分类任务，特别是对于类似于自然图像的数据。然而，它的有效性可能会因与 MRI 等自然图像有显著差异的数据而有所不同。此外，采用较小版本的模型就足以完成医疗任务，从而节省资源。我们的代码可在 https://github.com/GuanghuiFU/medical dino eval 获得。
用于医学影像分析和应用的生成式人工智能
生成式人工智能在医学影像分析中发挥着关键作用，可实现精准诊断、治疗计划和疾病监测。生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE) 等技术通过生成合成图像、改进重建和分割以及促进疾病诊断和治疗计划来增强医学影像。尽管如此，关于患者隐私、数据保护和公平性的伦理、法律和监管问题仍然存在。本文概述了医学影像分析中的生成式人工智能，重点介绍了应用、挑战和案例研究。它将结果与传统方法进行了比较，并研究了对医疗保健政策的潜在影响。本文最后提出了负责任的实施建议，并提出了未来的研究和发展方向。
图像建模技术在医学影像诊断中的应用探讨
计算机图形学领域在硬件和软件方面都取得了显著的进步，并取得了快速的发展。图像建模技术的运用是影响模拟环境真实性和沉浸感的一个重要方面。能否成功创建逼真而迷人的图像建模环境，很大程度上取决于这项技术的有效实施。鉴于此，本文彻底研究了计算机图形学和图像建模技术的基本概念。此外，本文深入分析了图像建模技术在计算机图形学领域的集成，并探索了其运作背后隐藏的算法。计算机图形系统的不断发展，包括硬件和软件的进步，推动了该领域的快速发展。在影响模拟环境可信度和参与度的各种因素中，图像建模技术的运用是一个关键因素。本研究论文致力于全面研究计算机图形学的基本原理和图像建模技术的复杂工作原理。本研究通过对计算机图形学和图像建模的概念框架进行剖析，揭示了二者之间的相互作用和相互依赖关系，并揭示了计算机图形学中图像建模技术运行背后的隐藏算法，从而为理解图像建模技术的内部工作原理提供了有益的见解。关键词：图像建模技术、计算机图形学、隐藏算法
社论：基于人工智能的医学影像数据脑部疾病计算机辅助诊断应用
近来，研究多种脑部疾病（如自闭症、多发性硬化症 (MS)、痴呆症、阿尔茨海默病 (AD)、神经胶质瘤、精神分裂症和癫痫）病因和机制的研究项目呈指数级增长。近年来，人工智能 (AI) 的实用性已在各种研究领域得到探索，包括现代计算机辅助诊断 (CAD) 系统的开发。在基于 AI 的 CAD 中使用医学影像和医学专家提供的特征示例是一个不断发展的领域，其目标是更准确地提取可靠的诊断线索，最终帮助医生提供更合适和个性化的治疗。例如，对脑 T2 加权磁共振成像 (MRI) 上的白质进行纹理分析有助于诊断 MS。此外，基于 AI 的 CAD 将促进所有可用数据的解释和利用，减轻繁重的手动评估，并使其在日常临床实践中实用。传统的基于机器学习 (ML) 的 CAD 系统采用许多学习技术，这些技术通常是针对特定应用量身定制的，通常需要大量调整，如果在训练数据集之外测试甚至会失败。AI 技术的进步，特别是端到端深度学习，再加上神经成像技术的最新进展（例如，弥散加权 MRI 和其他用于对大脑和神经系统进行成像的模式），为增强传统 ML 方法和应用新的潜在方法来预测或更好地诊断脑部疾病创造了令人兴奋的新机会。本研究课题的重点是最近的基于 AI 的 CAD 系统，用于分析来自患有脑部疾病（如：精神分裂症、痴呆症、阿尔茨海默氏症等）的患者的医学成像数据。本研究课题的目标受众包括工程和医学院教授；工程和应用科学系的研究生和本科生；医学生；在医疗公司工作的工程师；工业、学术界和健康科学家的研究人员；放射科医生等医生；以及包括放射技师和医学物理学家在内的医疗保健专业人员。
研究论文：基于 CNN 的医学影像多类脑肿瘤检测
脑肿瘤是成人和儿童中常见的第十大致死原因。根据纹理、区域和形状，存在各种类型的肿瘤，每种肿瘤的存活率都很低。错误的分类会导致更糟糕的后果。因此，必须将它们正确地划分为许多类别或等级，这就是多类分类发挥作用的地方。磁共振成像 (MRI) 图像是用于表示人脑以识别各种肿瘤的最可接受的方式或方法。图像分类技术的最新发展取得了长足的进步，最流行、最好的方法是 CNN，被认为是该领域最好的方法，因此，本文将 CNN 用于脑肿瘤分类问题。提出的模型成功地将脑图像分为四个不同的类别，即无肿瘤（表示给定的脑 MRI 没有肿瘤）、神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤。该模型的准确率为 99%。
疫苗相关淋巴结肿大一般医学影像学指导
据报道，COVID-19 疫苗可导致淋巴结肿大。在 Moderna 疫苗试验中，接种第 1 剂后约有 12% 的参与者报告出现接种组腋窝肿胀或压痛，接种第 2 剂后约有 16% 的参与者报告出现腋窝肿胀或压痛 1 。对于辉瑞-BionNTech 疫苗，疫苗组 64 名参与者报告出现淋巴结肿大，这是一项未经请求的不良事件，而安慰剂组仅有 6 名参与者 2 。试验中报告的淋巴结肿大发生率基于体格检查；在一般医学影像中偶然发现的发生率可能会更高。由于安大略省正在大规模开展 COVID-19 疫苗接种，预计放射科医生在解释与颈部、肩部和胸部相关的图像以及乳房影像时会越来越多地发现淋巴结肿大。本文件为 COVID-19 疫苗接种后疫苗相关淋巴结肿大提供了建议。这些建议是在咨询安大略省卫生部（安大略省癌症护理中心）临床、影像和初级保健负责人后制定的，并考虑了最新可用信息 3、4。安大略省乳腺癌筛查计划 (OBSP) 中针对乳房成像的类似指导已在 OBSP 站点指南 - 与疫苗接种相关的淋巴结肿大 - 2021-04-05 中进行了说明。淋巴结肿大管理的证据不断发展，随着新信息的出现，本指南可能会更新。
人工智能可以提高临床试验中医学影像分析的可靠性和速度
11. Kent J. 人工智能可以提高临床试验的成功率：将人工智能技术应用于临床试验过程的各个部分可以提高试验的成功率。。Health IT Analytics 网站。https://healthitanalytics.com/news/artificial- intelligence-could-increase-clinical-trial-success-rates。2019 年出版。访问。
医学影像数据的特征选择、属性选择的重要性、挑战和未来方向：综述
摘要：在模式识别和机器学习领域，特征在预测中起着关键作用。特征的著名应用包括医学成像、图像分类等。随着医疗数据存储库和医疗服务提供中信息投资的指数级增长，医疗机构正在收集大量数据。这些数据存储库包含支持医疗诊断决策和提高患者护理质量所必需的详细信息。另一方面，这种增长也使得理解和利用数据用于各种目的变得困难。由于较大数据集中存在无关特征，成像数据的结果可能会出现偏差。特征选择提供了减少如此大数据集中组件数量的机会。通过选择技术，排除不重要的特征并选择产生普遍表征精度的组件子集。找到好属性的正确决定会产生精确的分组模型，从而提高学习速度和预测控制。本文回顾了医学成像的特征选择技术和属性选择措施。本综述旨在描述医学领域的特征选择技术及其优缺点，并指出其在图像数据和数据挖掘算法中的应用。本综述揭示了现有特征和属性选择技术对多源数据的缺点。此外，本综述还提出了特征选择对于正确分类医学感染的重要性。最后，提供了批判性分析和未来方向。