综述：人工智能在医学图像分析中的作用

《Chinese Medical Journal》：Role of artificial intelligence in medical image analysis

本文综述了人工智能在医学影像分析中的应用进展，涵盖图像增强、分割、检测及诊断预后预测，重点分析深度学习、大语言模型和 multimodal 数据融合的技术优势与挑战，指出数据不足、模型可解释性及计算资源消耗等问题需进一步解决。

　　近年来，随着卷积神经网络（CNN）驱动的深度学习技术的出现，人工智能（AI）在医学影像分析领域带来了深刻的变化。这些技术不仅改变了医学影像处理的效率和精度，还在临床诊断和预后评估中展现出巨大的潜力。尽管AI在医学影像分析方面取得了显著进展，但目前关于其在这些方面最新技术突破、研究热点演变以及其在解决关键临床问题中的表现仍缺乏系统性的探讨。本文旨在对医学影像分析中AI的最新进展进行综述，深入分析其方法论特点、优势与局限性，并探讨未来的研究趋势。

医学影像分析在过去的几个世纪中经历了显著的演变。自1895年首次X射线图像出现以来，计算机辅助医学影像分析逐渐成为临床诊断的重要工具。传统的AI方法主要依赖于人工提取的特征，通过图像处理来完成诸如测量肿瘤大小、组织灰度差异和图像配准等任务。然而，这些方法在自动化程度、数据集规模和诊断准确性方面存在明显限制。近年来，随着CNN的引入，AI在医学影像分析中的应用迅速扩展，尤其是在处理高维医学影像数据方面展现出革命性的潜力。硬件技术的持续进步也推动了AI影像分析从基于中央处理器（CPU）的系统向基于图形处理器（GPU）的计算方式转变，极大地提升了处理能力和大数据管理能力。如今，AI不仅能够处理数百张影像，还能处理数百万张甚至数十亿张图像，从而显著提高诊断的效率和精确性。

为了全面了解AI在医学影像分析中的研究热点和应用趋势，本文采用了一种系统性的文献综述方法，结合了文献计量分析与主题建模技术。通过使用Web of Science数据库中的52,705篇英文文章，对AI与医学影像分析的相关研究进行了深入探讨。采用Latent Dirichlet Allocation（LDA）主题建模方法，成功提取了隐藏的主题信息，并分析了这些主题的演变趋势。LDA模型结果显示，当主题数量设定为8个时，能够清晰地划分研究主题，并且在模型的困惑度和一致性方面表现出色。通过进一步分析主题的高频率关键词，发现有关脑、乳腺、肺和皮肤的研究更为集中，这些研究主要聚焦于影像分割、分类、检测和重建等关键任务。

在医学影像增强方面，AI技术的应用取得了显著进展。影像噪声是医学影像分析中的主要挑战之一，限制了放射学辅助临床实践的效果。CT、MRI和超声等影像技术由于设备限制和辐射剂量约束，常面临图像质量不足的问题。而PET和SPECT影像则因信号波动和患者运动导致图像质量下降。为了改善这些问题，AI算法，尤其是深度学习方法，被广泛应用于医学影像增强领域。例如，基于CNN的去噪方法已被用于低剂量CT（LDCT）图像的增强，显著提高了图像质量。此外，GAN作为一种特殊的CNN变体，通过生成器和判别器的协同工作，能够合成与真实数据相似的图像，从而进一步优化医学影像质量。这些技术的出现，使得医学影像分析在临床应用中更加高效和精准。

在医学影像分割领域，深度学习方法在准确性、适应性和可扩展性方面明显优于传统方法。早期的医学影像分割主要依赖于阈值法和区域生长法，但这些方法在处理复杂医学影像时存在一定的局限性。相比之下，基于CNN的全卷积网络（FCNN）和U-Net架构在医学影像分割中取得了显著突破。FCNN通过移除传统CNN中的全连接层，仅使用卷积和反卷积层，实现了对任意尺寸输入图像的处理，并生成像素级的分割结果。U-Net则通过下采样和上采样路径的结合，提升了分割的准确性。近年来，多个U-Net的变种被开发出来，以适应不同的医学影像分析需求。例如，3D U-Net用于处理三维医学影像数据，U-Net++通过嵌套的密集跳接路径增强了特征融合能力，R2U-Net结合了循环和残差块以提升模型对时间信息的处理能力，U-Net 3+通过分层监督提高了模型的泛化能力，MultiResUNet利用多分辨率路径优化了模型的学习能力，DENSE-Inception U-Net结合了Inception-Res模块和密集连接模块以提高特征提取效率，nnU-Net则实现了基于数据集特性的自动配置，而Swin-UNet通过Swin Transformer块增强了对局部和全局上下文的建模能力。这些模型在医学影像分割任务中展现出卓越的性能，包括肺部结节、心脏、大脑区域和息肉的分割。

在医学影像检测方面，深度学习技术的应用也取得了显著进展。传统的计算机辅助检测（CAD）系统主要依赖于强度、形态学和模型等方法来识别潜在的病变区域，然后利用机器学习方法进行假阳性（FP）筛选。然而，随着深度学习的发展，CAD系统逐渐转向更自动化的方法。基于CNN的检测模型，如R-CNN及其变种（Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN），在病变检测任务中表现出更高的准确性和效率。例如，使用Faster R-CNN模型进行肺部结节检测，取得了高达97.7%的平均准确率。此外，YOLO模型因其计算效率和速度，被广泛应用于医学影像检测任务。通过不断优化YOLO的版本，其检测性能得到了显著提升，为临床应用提供了新的可能性。

AI在医学影像诊断中的应用同样取得了重要进展。随着电子健康记录和高分辨率医学影像的广泛应用，AI在辅助诊断方面的潜力被进一步挖掘。传统的CAD模型基于布尔代数和贝叶斯定理，而现代深度学习模型则能够通过提取高阶特征和融合多模态数据，显著提高诊断的准确性。例如，基于CNN的模型在肺部肿瘤分类中达到了94.3%至98.0%的准确率，为早期诊断提供了有力支持。此外，AI在预测疾病预后方面也展现出显著优势。通过分析影像数据和临床信息，深度学习模型能够预测肿瘤的复发、转移、患者生存期和治疗效果。例如，基于CNN和临床特征的综合模型在预测骨肉瘤患者对新辅助化疗的反应方面取得了显著成效，提升了治疗决策的科学性和精准性。

随着大语言模型（LLMs）的出现，AI在医学影像分析中的应用进一步拓展。LLMs，如ChatGPT、GPT-4.0和Bard（Gemini），被用于生成医学影像报告和辅助临床决策。通过将医学影像数据转换为文本描述，并利用LLMs进行分析，这些模型在诊断甲状腺结节的良恶性方面表现出较高的准确率。此外，基于大规模医学数据集的LLMs，如RETFound和DeepDR-LLM，被开发用于识别多种疾病，如糖尿病和视网膜病变。这些模型通过结合自监督学习和多模态数据融合，实现了更全面的疾病预测和诊断支持。

在多模态数据融合方面，AI的应用也呈现出快速发展的趋势。传统的医学影像分析通常局限于单一模态的数据，而多模态数据融合能够有效整合影像、基因组数据和电子健康记录等信息，从而提升疾病诊断的准确性和全面性。例如，使用随机森林分类器进行甲状腺疾病的良恶性区分时，多模态模型的AUC显著优于单一模态模型。此外，基于Transformer架构的模型，如IRENE，能够联合学习医学影像、患者投诉和临床数据的表示，从而提高诊断的准确性。随着深度学习技术的不断进步，注意力机制和图神经网络（GNN）等方法被引入多模态数据融合，为医学影像分析提供了新的思路。

尽管AI在医学影像分析中展现出巨大的潜力，但仍面临诸多挑战。首先，构建可靠的AI模型需要大量的高质量数据，而这些数据在罕见疾病中往往难以获取。其次，AI模型的可解释性仍然是一个亟待解决的问题。虽然现有的图像分析AI模型在患者分层和风险评估方面表现良好，但其在不同人群中的泛化能力仍需进一步验证。此外，AI模型在处理多模态数据时面临计算资源消耗和模型泛化能力的双重挑战。例如，基于Transformer的模型由于参数量庞大，对计算资源的需求较高，限制了其在实际临床中的应用。为了应对这些问题，研究者正在探索轻量级的深度学习模型，以减少GPU内存消耗并提高模型训练和推理的效率。

综上所述，AI在医学影像分析中的应用正在迅速发展，为临床诊断和预后评估提供了新的解决方案。然而，为了实现AI在医学影像分析中的广泛应用，仍需解决数据获取、模型可解释性、计算资源消耗和模型泛化能力等关键问题。未来的研究应更加关注这些挑战，并探索更加高效和精准的AI技术，以进一步推动医学影像分析的智能化和自动化进程。