大夫，请问我这个病是个什么情况是良性还是恶性的啊我这个病跑了好几个医院了，每次诊断结果都不一致，这是怎么回事呢请问我经过治疗后还会再复发吗，我还能活多久啊这些经常由患者向临床医师提出的棘手问题，一般也会发生在放医生的会诊阅片中。自动化流水线的相关知识也可以到网站具体了解一下，有专业的客服人员为您全面解读，相信会有一个好的合作！


要回答上述问题，除了病理这项诊断金标准，CT检查也发挥了重大作用。CT成像的基本原理是X线束照人体不同检查部位的组织、器官，因其密度、厚度等差别产生不同的衰减，导致探测器接收衰减后的线，经过信号转化处理成不同的灰阶的相应的人体组织、器官的CT图像。当患者体内组织发生病变后，其不同密度的病理组织同样能被CT设备所检出，这就是CT能够检出病变的基本原理。


一般来说，CT作为诊断工具，其图像质量是帮助医生做诊断的核心指标。也因此，CT影像的发展一般沿着如何在降低辐的同时、提高图像质量。为此，行业的头部玩家们们纷纷致力于将深度学习、能谱成像等先进技术引入CT，以提升其效能。


据GE医疗首席技术官孙旭光介绍，CT影像大体已经历了个阶段的发展：从比较早的滤波反投影阶段，图像类似早年的电视模拟信号，有许多雪花和噪声；到第二阶段逐渐迭代，模拟信号慢慢变成高清信号；2022年之后的第阶段引入了深度学习算法，直观效果就好像电视现在都进入4K、8K时代，可以看到更多细节、更好的组织边界，以及更低的噪声。


由GE医疗自主研发而成的TFGSI便是这一思路的重要体现，其主张要还原影像片真模样，将真理能谱图像技术和CT断层数据图像复原技术相结合。该技术在今年9月举办的世界人工智能大会上得到了集中展示。


据悉，TF是GE医疗的深度学习图像重建系统，与传统算法相比，TF能通过持续学习高剂量下的高清影像，配合GE医疗相关的硬件技术，能将低辐剂量下获得的原始数据重建成高质量的图像，还原图像真相。


而GSI则是一种能谱成像技术，它突破了常规CT只有单一的CT值这一参数的边界，可以提高细小结构的显示，发现传统CT难以发现的病灶，对物质成分进行鉴别，做出更精确的良恶性定性诊断，并可以进行物质成分的定量分析和追踪。举一个著的例子，用CT图像去扫描一杯水，我们看到的只是水；但用CT的能谱成像就可以看到这杯水是糖水还是盐水，得到更丰富的信息。


能谱成像（GSI）与深度学习架构相结合的TFGSI，则是要助力ACT设备论常规扫描还是能谱扫描的原始数据中，均可根据学习结果对噪声进行自主判断，特别是针对肿瘤早期病变，TFGSI让轻度强化病灶与周边组织结构的区分更加清晰，从而协助临床为患者前移重疾早诊早治时间窗口。据悉，该技术还采用了高低压瞬间切换的技术方法，以精准控制球管的曝光，帮助医生减少视觉疲劳，进而也有利于疾病的精准诊断。


通俗地理解，AI算法（深度学习）帮助提高图像质量，能谱技术帮助发现更多病灶细节，二者叠加，帮助CT发挥比较大的功能，以解决更多复杂的临床问题；另外，也让原本由于特殊体型的原因，法进行能谱CT检查的病人，也能获得高质量的能谱检查图像。





举例来说，如果要做一个肿瘤活检，但肿瘤内部成分其是不均匀的，若在肿瘤内部取一个区域的生化组织做活检，未必能得到比较准确的结果。也因此，活检势必要依赖于其他的辅助诊断手段。TFGSI则提供了对应的解决方案，即基于更精确的影像信息，帮助病理活检采集到真正所需部分的组织样本，以期得到更精准的肿瘤诊断结果。


目前，TFGSI技术已通过NMPA认证，搭载该技术的相关设备也已在瑞金医院使用，正逐步推广中。孙旭光也表示，这只是AI技术在医疗影像领域应用的冰山一角，他认为，未来AI技术还可以更好地帮助整个医疗技术发展，不光是诊断，甚至是治疗，譬如越来越多的微创手术应用，其理念都是让患者受到比较少伤害的情况下得到治疗，这些都有赖于智能影像技术的发展。


可以肯定的是，AI技术为我们带来的不仅仅是触手可及的便利，更加速传统的医疗场景转型与落地，让医疗资源现了效果比较大化，更提升了人们的健康水平，改善患者的预后效果。而随着以TFGSI技术为例的更多AI技术问世，AI邂逅肿瘤诊治、精准医疗，也将引来新一轮医学革命。