从图像到报告：利用视觉大语言模型（Visual LLMs）完全由人工智能生成的放射学报告——一项关于胶质瘤监测的可行性研究

《European Journal of Radiology Artificial Intelligence》：From Image to Report: Fully AI-Generated Radiology Reports using Visual LLMs — A Feasibility Study on Glioma Monitoring

医学图像分割需结合临床目标与标准化流程，强调影像参数一致性（如窗宽、切片厚度、相位选择）、软件操作熟练度及多模态数据验证，同时需警惕自动化工具的局限性，通过协作与复核提升质量，并明确主观差异对AI模型的影响。

　　医学影像分割是现代医学影像学中一项至关重要的技术，它通过将图像划分为不同的区域，帮助识别特定的解剖结构、病灶或临床感兴趣的区域。这项技术在临床实践和科研领域中都发挥着重要作用，尤其是在人工智能（AI）辅助诊断和精准医学的发展背景下。随着AI在放射学中的广泛应用，分割的准确性与一致性变得尤为重要。然而，尽管技术细节在文献中已有充分描述，放射科医生在实际操作中往往缺乏系统性的指导和经验支持，尤其是在面对复杂病例时。因此，本文旨在提供一套基于实践经验的实用建议，帮助放射科医生在进行医学影像分割时提高效率和质量，减少人为误差，并确保数据的可重复性。

在医学影像分割的过程中，放射科医生需要综合考虑多个因素，包括图像质量、分割工具的使用、临床数据的整合以及对分割结果的验证。这些步骤不仅影响最终的分割效果，也决定了后续分析的可靠性。本文通过实际案例，展示了常见问题如过度分割、欠分割、像素断开或漂浮等现象，并提出了相应的解决策略。同时，文章也强调了分割结果作为“基准数据”在AI研究中的局限性，尤其是在不同放射科医生之间可能存在主观差异和重复性问题。

首先，在启动分割项目之前，明确目标和制定标准化流程是至关重要的。放射科医生应仔细思考分割的用途，比如是用于肿瘤勾画、器官体积测量、手术或放疗计划，还是用于AI模型的训练和验证。根据不同的目的，分割的标准和方法可能有所不同。例如，在肿瘤体积测量中，必须确保所选图像的切片厚度、窗宽窗位、成像序列和对比剂注射时间等参数的一致性。这些参数的选择直接影响分割的边界清晰度和结果的可比性。如果多个放射科医生参与同一项目，建立统一的协议和指南尤为重要，这不仅有助于提高工作效率，也能减少因个人操作习惯导致的差异。

其次，熟悉分割软件的操作界面和功能是提升分割质量的基础。放射科医生应在项目开始前，花时间学习和掌握所使用的软件工具，包括基本的图像操控功能（如缩放、平移、调整窗宽窗位）以及专门用于分割的工具（如画笔、阈值调整、填充空洞等）。了解这些工具的使用方法和限制，可以帮助医生在分割过程中做出更精准的判断。此外，掌握软件的快捷键和常用操作，如快速切换分割轮廓、撤销操作、调整画笔大小等，能够显著提升工作效率并减少操作失误。

在实际操作中，放射科医生应利用测试案例进行初步训练，以便更好地理解分割标准和流程。在训练过程中，经验丰富的医生可以提供指导，帮助初学者识别常见的错误，并学习如何避免。同时，放射科医生应主动寻求同事的反馈，尤其是在处理复杂或难以判断的病灶时。这种协作不仅有助于提高分割的准确性，也能增强医生之间的共识，减少因主观判断不同而导致的分歧。

在分割过程中，放射科医生应充分利用所有可用的数据，包括临床信息和多模态影像。例如，当CT图像无法明确界定病灶边界时，可以结合MRI或PET/CT图像进行交叉验证。临床数据如病理结果、手术记录和随访影像也能为分割提供额外的参考。这些信息可以帮助医生更准确地判断病灶的性质，从而减少误判的可能性。此外，对于异质性较强的病灶，如肿瘤内部存在坏死、囊性或出血区域，医生应确保所有相关成分都被纳入分割范围，避免遗漏关键信息。

在实际分割操作中，医生应特别注意避免过度分割或欠分割。过度分割通常发生在分割工具设置不当或操作不够细致的情况下，导致正常组织被错误地包含在分割结果中。欠分割则可能是因为阈值设置过窄或操作过程中遗漏了病灶的部分区域。为了避免这些问题，医生应根据病灶的密度和形状，调整阈值工具的参数，并使用画笔工具进行细致勾画。对于不规则形状的病灶，尤其是那些边界模糊的病变，手动调整和使用平滑工具是必要的。但需要注意的是，过度使用平滑工具可能会导致病灶轮廓失真，影响后续分析的准确性。

为了确保分割结果的质量，医生应定期进行自我检查和同行评审。可以采用分阶段审核的方式，即由经验较少的医生先进行初步分割，再由专家进行复核和修正。这种机制有助于发现潜在的错误，并确保最终结果符合既定标准。此外，分割过程中应避免因长时间操作而产生的疲劳，可以将分割任务与其他工作相结合，如阅读影像报告、撰写文章或准备学术演讲，以保持工作的新鲜感和专注度。合理安排时间，避免在一天内处理过多病例，有助于提高分割的准确性和一致性。

医学影像分割虽然依赖于先进的技术工具，但其本质仍是一项需要临床经验和判断力的任务。即便是经验丰富的放射科医生，也可能在某些情况下对病灶的边界存在不确定。因此，医生应坦诚面对这些局限性，并在临床和科研工作中明确标注分割的不确定性。在AI研究中，分割结果往往被用作训练数据的“基准”，但其可靠性仍受到人为因素的影响。不同医生之间可能存在主观差异，即使同一医生在不同时间进行的分割也可能不一致。这些差异可能源于对病灶特征的理解不同，或者因操作习惯和软件使用熟练度而产生。因此，研究者在使用分割数据时，应充分认识到这些局限性，并在分析过程中进行适当的校正和调整。

在医学影像分割的实际应用中，确保数据的完整性和一致性是关键。例如，当医生在处理多层图像时，应逐层勾画病灶边界，避免因某一层操作不当而影响整体分割效果。同时，医生应利用多种视图（如轴位、冠状位、矢状位和三维视图）进行交叉验证，以确保分割的准确性。此外，医生还应关注分割过程中的细节，如避免像素断开、漂浮或填充不完整等问题，这些都会影响最终结果的可靠性。使用软件中的“填充空洞”、“移除突出”等功能，可以有效解决这些问题，但应根据病灶的具体情况谨慎使用。

在处理高分辨率图像或大规模数据集时，放射科医生还需注意软件性能和计算资源的限制。过高的图像分辨率可能导致软件运行缓慢，甚至出现程序崩溃的情况。因此，在进行分割之前，医生应评估计算机的硬件配置，并确保有足够的内存和处理能力。此外，医生还应关注软件版本的兼容性，避免因版本更新导致功能变化或数据格式不匹配的问题。选择适合项目需求的软件版本，并在分割过程中保持一致，有助于提高数据的可重复性和稳定性。

总之，医学影像分割是一项既需要技术操作，又依赖临床判断的任务。在实际工作中，放射科医生应结合项目目标、软件使用、多模态影像和临床信息，制定合理的分割策略。通过遵循标准化流程、熟练掌握分割工具、定期进行质量检查和避免主观误差，医生可以提高分割的准确性和一致性，从而为临床决策和科研分析提供可靠的数据支持。同时，医生也应认识到分割过程中的局限性，并在必要时采取相应的措施进行调整和优化。最终，只有在技术与临床经验的结合下，医学影像分割才能真正发挥其在精准医学和AI研究中的价值。