随着技术飞速发展、医学数据的持续扩增以及硬件设备的不断提升，人工智能和医疗的结合方式越来越多样化。目前AI在医疗领域中的落地的应用场景主要有医学影像、智能诊疗、智能导诊、病例分析、医院管理、新药研发和医疗机器人等，而其中AI医学影像中的应用最为广泛。
目前AI医疗影像应用最多的是在肺结节与肝脏的筛查，也就是AI+CT影像与AI+超声影像。今天跟大家介绍一下AI+MRI影像（核磁共振）的优势。
MRI（磁共振成像）是一种利用磁共振现象产生的信号来重建图像的成像技术。相比CT、超声、X射线，MRI（核磁共振）成像更为敏锐且没有辐射等伤害。在检测过程中，可呈现更多的细节，能清晰地看到人体的组织结构，因此，重大的病症需要借助MRI完成。
MRI主要检查的内容有颅脑神经系统、机体脏器、关节软组织、肿瘤占位等病变，拿颅脑神经系统来说，时间太短的脑梗死在CT影像上无法显示，而核磁检查可以发现2小时左右的脑梗死病灶，极大地提高诊断的成功率。另外，脊柱的脊髓神经、骨骼系统的半月板、韧带损伤等都需要磁共振来进行确诊。
国内诊断需求达数亿人次，常规MRI影像诊断，仍面临排队时长困扰
值得一提的是，在众多三甲医院，MRI的预约通常在一周左右，原因在于，大量的病人集中到核心医院中，而进一步造成排队困扰的是，MRI一次的检查扫描时间通常在20~30分钟左右。且在扫描时，身体部分类型的组织是在不断运动的，这就要求扫描过程尽量保持静止状态，而对于儿童、老人和重病患者是较为麻烦的问题。
因此，需要长时间生成的图像有时也无法避免图像模糊无法发挥作用的状况，也称之为“图像伪影”。核磁共振技术关键挑战在于成像过程，解决伪影还需要引进AI智能技术。
其一，AI技术可使磁共振流程智能化，达到自动识别解剖部位、自动连续扫描等。
其二，通过AI技术图像重建后辅助诊断过程更流畅，如结构与功能成像的多模态融合，可帮助提升图像处理效率，提供更详细的影像诊断信息。
AI影像深度识别和学习计算能力，可将MRI成像速度提升4倍
从1950年开始AI 2.0机器学习就已经可以进行特征提取，再到AI的3.0神经网络及深度学习，可以做到准确病灶分类，判断逐步更准确更快速。从医生角度来看，人工智能是计算机做人类认为智能的事，其中深度学习更适合解决像临床上人工难以定义特征的影像。
也就是说，一个病人影像的每个断层是512×512的像素，200个断层即可组成5000多万个体素，形成1000~10万个影像特征，医生看片不可能看到1000~10万个特征。而AI医学影像可以做到准确提取影像中的量化信息，其中一个重要概念即大数据采集。
为了精确观察病灶的细节，需要扫描薄层的核磁影像，通常情况下，层厚越薄，扫描时间越长， 可以为患者扫描花费时间比较短的厚层核磁影像，然后通过算法重建为薄层影像。如果薄层影像的检查需要20分钟，那么利用AI影像技术，病人只需要做一个花费五分钟的厚层扫描，利用厚层扫描的数据，自动创建出一个完整薄层影像，将会比常规的 MRI薄层扫描快四倍。
AI对于MRI的意义在于，使两种技术1+1>2，诊断准确率再提升15%以上
◆对比动辄数年传统数据积累方式，AI影像数据采集愈加便利和精准，快速反映人身体的大致状况，成为医生诊断患者病情的直接依据。
◆随着行业影像数据不断积累，算法分析能力的不断提高，智能图像识别算法能够准确将当前影像与数据库影像对比分析，给出结论。
1病灶识别标注
AI可对MRI影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析，对数据进行识别与标注。基于AI自身较强的影像的分析、计算能力，可很好的辅助医生读片，降低误诊率。
2靶区自动勾画
主要针对肿瘤放疗环节进行自动勾画等影像处理，在患者放疗过程中不断识别病灶位置变化，以实现自适应放疗，减少对健康组织的辐射。
3影像三维重建
基于灰度统计量的配准算法和基于特征点的配准算法，解决断层图像配准问题，节约配准时间，在病灶定位、病灶范围、良恶性鉴别、手术方案设计等方面发挥作用。
小结：即便人工智能从落地开始就率先应用医疗领域，且积累了众多成功案例，但AI+MRI的结合也一直承载着医学影像良恶性筛查的重任。发展至今，整体行业仍然面临着庞大的训练样本问题。因此在未来，AI+MRI还需要获取更多、更优质的训练样本，帮助医生诊断提供依据、提高诊疗效果而持续努力。基于当下较成熟的影像处理技术，人工智能还将在复杂影像的处理能力上、筛查数量上获取更大进步。
