人工智能在医疗彩超中的应用及发展

林庆东

摘要：随着科学技术的不断发展与进步，人工智能在医疗彩超中的应用也变得越来越广泛。同时随着人们整体生活水平的不断增长，人们对医疗质量的要求也变得越来越高，然而在实际就诊过程中，依然会出现诸多的问题。因此，笔者认为为了进一步促进我国医疗彩超领域的稳固发展，必须将人工智能引入工作中，进而满足人们看病的需求。

关键词：人工智能 医疗彩超 应用 发展趋势

我国人工智能技术的不断发展与变化，它已经被广泛的应用在各个领域，它不仅与人们日常生活有着密不可分的关联，同时也是提高我国医疗事业稳固、长久发展的重要手段。因为笔者认为为了全方位促进我国医疗彩超行业的稳固发展，应利用人工智能来优化医疗彩超技术，进而全体提高诊断水平，推动医疗事业的发展。下面针对于人工智能在医疗彩超中的应用及发展趋势进行详细的分析。

1传统人工神经网络研究

随着人工智能在各个领域的广泛应用，它在医疗彩超中也得到有效应用。所谓人工神经网络是指，利用相关数据信息来对人大脑神经元网络进行抽象化建立某种简单的模型，并按不同的连接方式组成不同的网络，对于此过程就可以称之为人工神经网络。其中人工神经网络具有四个基本特征，第一，非线性，而非线性是自然界中普遍存现的特征，同时也是人类大脑智慧的一种线性体现。当人的神经元处于激活或抑制二种不同的状态时，这种行为在数学上表现为一种非线性。第二，非局限性，它是指多个神经元之间的连接而成。其中一个系统的整体行为，不仅仅取决于单一神经元的特征，而是需要由各个单元之间的相互作用、相互连接所决定。第三，非常定性，它是指人工神经网络具有自适应、自学习能力，它不仅可以通过神经网络将各种信息进行处理，同时在处理信息的同时，还可以根据自身非线性动力系统的变化而变化。第四，非凸性，它是指在一定条件下取决于某个特定的状态函数。

2人工智能在医疗彩超中的应用及发展趋势

2.1处理分类问题

科学技术的不断革新与深入，人工智能在医疗彩超中的应用也得到迅速发展。其中，它在甲状腺结节的处理上也得到有效推动，TI-RADS现也被广泛的应用在分类甲状腺结节诊治上，同时工作人员在对其进行恶性风险评分时，往往耗时较多、且费力。为此，通过利用人工智能技术，来对甲状腺结节相关影像像图进行归类，进而使最终的检测结果更加精准性，它的精准性往往在98.9%～100%之内。综上所述，人工智能在医疗彩超中的应用有着十分广阔的发展前景，同时也为我国医疗行业的发展打下良好的基础。

2.2处理检测问题

人工智能技术的不断发展与进步，它在医疗彩超中也得到有效利用。其中，在处理急性阑尾炎检测问题上是非常有效的一种技术手段，同时急性阑尾炎作为目前我国最常见的并发症，它在实际临床诊治过程中，也存在着很多难点，尤其是在儿童、老年人、孕妇等诸多特殊性的人群上，这也使得在日常诊断过程中容易造成误诊，进一步使其因诊断失误而出现穿孔的不良情况。与此同时，医疗工作者在利用超声波对患者进行疑似病例检查时，应格外注意对其的处理检查问题，特别是对其做其他相关检查时，对于那些不支持、但患者又有持续不良症状的诊断过程中，必须为其提供有价值、可靠性的参考信息。例如，在对某位患者进行阑尾切除时，应将阑尾外径位于探头加压探查下大于6mm处，作为对患者诊断时、准确性、可靠性的超声征象。

2.3处理分割问题

人工智能在医疗彩超中的不断应用，对于脉动脉象相关参数的病变测量也有着十分重要的作用，同时颈动脉内-中膜厚度对预测心血管疾病领域，同样也有着十分重要的作用。首先，以往传统的医疗工作者，在利用超声波对患者进行检查时，往往会利用测量声像图中相对较远的血管壁管腔以及内膜交界至中膜、外膜交界的距离，而这种操作往往耗时较多，进一步使医疗过程中出现乏味的不良现状，为此，为了更好的解决这个问题，有一些医疗研究者将所提取出来的92份CIMT检查录像作为最基本的数据库，并由同一名专家对其进行划分，划分出三个相对比较感兴趣的区域，同时又在276份ROI中，对腔内膜中的平面、内膜中的膜交界平面分别进行标记，并将此作为训练的图像基本模块，进而有效构建卷积神经网络，最终有效解决处理分割过程中的问题。

2.4卷积神经网络迁移学习

人工智能的飞速发展，它的出现不仅为人类的日常生活到来了诸多便捷，使人们在医疗救治过程中，能够获得更优质的医疗服务，同时也是提高我国医疗事业稳固、长久发展的重要组成部分。其中它在中孕期胎儿畸形筛查过程中，也被广泛应用，它主要是依据卷积神经网络迁移学习，通过对腹中的胎儿进行自动定位，进一步有效避免产妇因产前畸形筛查不到位，而生产出生命体征不正常的婴儿，同时胎儿超声检查它也是我国广大妇女在进行产前畸形筛查的重要内容，与此同时，由于胎儿超声检查的自动定位，往往具备复杂、多变的解刨结构，这也使得医疗工作者实际筛查时，能够获取的有效信息比较少，而基于有效信息较少的情况下，会使得胎儿超声检查工作，缺乏足够的数据来构建卷积神经网络模型，同时这也是目前我国医疗行业的一个挑战性的难题。为此，有部分医疗学者利用已经被大量训练过的一些毫不相关的原始图片，以及卷积神经网络中那些较为低层级网络，作为检查前提基础，并将自身所获得的经验知识进一步转移到卷积神经网络模型构建中，进而提高检查结果的准确率、精确率。

2.5超声心动图相关综合应用

人工智能在医疗彩超中的广泛应用，超声心动图相关综合运用，也得到逐步推广与应用，其中它主要会涉及到二维以及多普勒超声心动图，然而在实际运用与研究过程中，依然会频繁出现大量的测量参数，而这些参数对于医疗工作者来说是十分重要的数据信息。首先，因为它是评价心肌以及瓣膜的结构、功能的重要内容，倘若在没有这些前提基础数据的情况下，会使得医疗工作者在过程中频繁出现问题与差错。这也是因为超声心动图不是一项简单的工作，它本身就是一个庞大、复杂、忙碌的工作，同时也会受到操作者的使用技巧、手法、经验所影响，进而使得测量参数、测量结果难以得到保障。其次，相对与以往传统的手工裸眼标记测量来讲，超声心动图相关综合应用也可以进一步提高测量结果的准确性，根据研究数据表明，依据对左心房室内射血分数进行自动计算时，它的平均速度往往只需要短短的8秒钟，同时它的可重复性也相对较高，进而有效提高监测结果的精准性。

3超声医学科产品化应用实例

人工智能在医疗彩超行业的应用，很多医疗单位已经将超声医学产品应用在实际临床试验中，其中我国自行研发的超声机器人，已经被广泛投入医疗临床行业中，并通过进行多次的试验与研究，取得了颇有成就的效果。同时它也是一款基于超声影像、能够较好的辅助医生进行甲状腺、良恶性结节识别的智能诊断系统。通过对同一帧的图像进行相关技术识别，进而有效保障最终的诊断结果，具备高精準性、可靠性，使最终诊断结果的准确率在控制在60%～70%。与此同时，人工智能设备在协助医生进行相关诊治工作过程中，还应有效帮助医生进行同步诊断，并利用自动采集的图像，可以有效提高结果的准确率以及概率值，进一步使最终给出的结果准确性的概率可以高达到87%左右，进而大幅度减轻了医疗工作者的工作量，使其获得更充足的时间去处理其他的事情，最终提高自身诊断结果的精准性以及医疗资源。

4结束语

综上所述，科学技术的不断革新，人工智能也逐步出现在人们的视野中，同时也被广泛的应用在各个领域中，它的出现不仅可以提高我国医疗行业的工作质量，同时也可以更好的满足人们的生活需求。因此，笔者认为为了进一步提高医疗彩超的工作效率，应善于利用人工智能来推动医疗行业的快速发展，进而全面提高我国医疗彩超的工作效率。

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