文献综述：医学影像人工智能基础与经典方法
引言
随着计算能力的提升和大数据时代的到来，人工智能（AI）在医学影像中的应用日益广泛。本文旨在综述医学影像中人工智能的基础与经典方法，分析当前的研究趋势、理论框架、方法论及其主要发现，探讨存在的争议和研究限制，并提出未来的研究方向。
关键文献搜集
-
General artificial intelligence for the diagnosis and treatment of cancer: the rise of foundation models
- 作者: [未提供]
- 期刊名称: BJR Artif Intell
- 发表年份: 2025
- DOI: doi: 10.1093/bjrai/ubaf015
- PubMed ID: 41030612
- 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41030612/
-
Physical foundations for trustworthy medical imaging: A survey for artificial intelligence researchers
- 作者: [未提供]
- 期刊名称: Artif Intell Med
- 发表年份: 2025
- DOI: doi: 10.1016/j.artmed.2025.103251
- PubMed ID: 40886660
- 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40886660/
-
Multiphysics modelling enhanced by imaging and artificial intelligence for personalised cancer nanomedicine: Foundations for clinical digital twins
- 作者: [未提供]
- 期刊名称: J Control Release
- 发表年份: 2025
- DOI: doi: 10.1016/j.jconrel.2025.114138
- PubMed ID: 40834923
- 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40834923/
-
The role of imaging parameters in the diagnosis of developmental dysplasia of the hip based on artificial intelligence: A perspective
- 作者: [未提供]
- 期刊名称: Eur J Radiol
- 发表年份: 2025
- DOI: doi: 10.1016/j.ejrad.2025.112231
- PubMed ID: 40513501
- 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40513501/
-
Diagnosis of Cholangiocarcinoma: The New Biological and Technological Horizons
- 作者: [未提供]
- 期刊名称: Diagnostics (Basel)
- 发表年份: 2025
- DOI: doi: 10.3390/diagnostics15081011
- PubMed ID: 40310432
- 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40310432/
-
Best Practices for Large Language Models in Radiology
- 作者: [未提供]
- 期刊名称: Radiology
- 发表年份: 2025
- DOI: doi: 10.1148/radiol.240528
- PubMed ID: 40298602
- 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40298602/
-
[Technical foundations of large language models]
- 作者: [未提供]
- 期刊名称: Radiologie (Heidelb)
- 发表年份: 2025
- DOI: doi: 10.1007/s00117-025-01427-z
- PubMed ID: 40063090
- 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40063090/
-
Advances in MRI Research for First-Episode Schizophrenia: A Selective Review and NSFC-Funded Analysis
- 作者: [未提供]
- 期刊名称: Schizophr Bull
- 发表年份: 2025
- DOI: doi: 10.1093/schbul/sbae175
- PubMed ID: 39656187
- 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39656187/
-
Vision transformer architecture and applications in digital health: a tutorial and survey
- 作者: [未提供]
- 期刊名称: Vis Comput Ind Biomed Art
- 发表年份: 2023
- DOI: doi: 10.1186/s42492-023-00140-9
- PubMed ID: 37428360
- 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37428360/
-
History of Mammography: Analysis of Breast Imaging Diagnostic Achievements over the Last Century
- 作者: [未提供]
- 期刊名称: Healthcare (Basel)
- 发表年份: 2023
- DOI: doi: 10.3390/healthcare11111596
- PubMed ID: 37297735
- 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37297735/
研究趋势分析
-
主要研究热点：
- 癌症诊断与治疗：利用生成式AI和基础模型提高癌症的诊断和治疗效果。
- 医学影像物理基础：结合物理学原理改进医学影像的生成和重建算法。
- 个性化医疗：通过多物理场建模和数字孪生技术优化纳米药物递送系统。
- 髋关节发育不良诊断：利用AI技术提高髋关节发育不良的诊断准确性。
- 胆管癌诊断：结合多种成像技术和液体活检技术提高胆管癌的诊断率。
- 放射学中的大型语言模型：探索大型语言模型在放射学中的应用潜力。
- 精神分裂症的MRI研究：利用多模态和多组学分析方法研究精神分裂症的神经生物学基础。
- 视觉变换器在数字健康中的应用：探讨视觉变换器在医学影像处理中的应用。
- 乳腺癌影像诊断的历史发展：回顾乳腺癌影像诊断技术的发展历程。
-
技术趋势：
- 深度学习和生成式AI：深度学习和生成式AI技术在医学影像中的应用越来越广泛，尤其是在图像生成、重建和分类任务中。
- 多模态和多组学分析：结合多种成像技术和生物标志物分析，提高疾病的诊断和治疗效果。
- 物理知识融入AI：将物理学原理融入AI系统，提高模型的可靠性和解释性。
- 数字孪生技术：通过多物理场建模和数字孪生技术，实现个性化医疗和精准治疗。
-
方法学进展：
- 多模态数据融合：结合多种成像模态的数据，提高诊断的准确性和可靠性。
- 深度学习模型优化：通过模型架构优化和训练策略改进，提高模型的性能和泛化能力。
- 物理知识引导的AI：将物理知识融入AI模型，提高模型的鲁棒性和可信度。
- 大规模数据集的应用：利用大规模数据集训练AI模型，提高模型的准确性和稳定性。
-
存在的争议或不足：
- 数据隐私和安全：在使用大规模数据集时，如何保护患者隐私和数据安全是一个重要问题。
- 模型的可解释性：深度学习模型的“黑盒”特性导致其在临床应用中的可解释性较差。
- 跨模态数据融合的挑战：不同成像模态的数据融合存在技术难题，需要进一步研究。
- 临床转化的障碍：尽管AI技术在实验室环境中表现良好，但在临床实际应用中仍面临诸多挑战。
理论框架梳理
-
深度学习理论：
- 卷积神经网络（CNN）：用于图像分类和分割任务，通过卷积层提取图像特征。
- 生成对抗网络（GAN）：用于图像生成和增强任务，通过生成器和判别器的对抗训练生成高质量图像。
- 变压器模型（Transformer）：用于自然语言处理和图像处理任务，通过自注意力机制捕获长距离依赖关系。
-
多模态和多组学分析：
- 多模态数据融合：结合多种成像模态的数据，提高诊断的准确性和可靠性。
- 多组学分析：结合基因组、转录组、蛋白质组等多种生物标志物，揭示疾病的分子机制。
-
物理知识融入AI：
- 物理知识引导的AI：将物理知识融入AI模型，提高模型的鲁棒性和可信度。
- 物理信息机器学习：通过物理方程约束优化AI模型，提高模型的准确性和稳定性。
方法论评述
-
定性研究方法：
- 文献综述：通过系统地回顾和分析相关文献，总结研究进展和趋势。
- 案例研究：通过对具体病例的详细分析，探讨AI技术在临床实践中的应用效果。
-
定量研究方法：
- 实验验证：通过实验数据验证AI模型的性能和效果。
- 统计分析：通过统计方法分析数据，评估模型的准确性和可靠性。
-
优缺点：
- 定性研究方法：能够提供深入的理论分析和案例解读，但缺乏量化数据支持。
- 定量研究方法：能够提供客观的性能评估和数据支持，但可能忽视了复杂背景下的个体差异。
主要发现总结
-
癌症诊断与治疗：
- 生成式AI和基础模型：在癌症的早期诊断和个性化治疗中表现出色，但需要解决数据隐私和模型可解释性问题。
- 多模态数据融合：结合多种成像技术和生物标志物，提高了癌症的诊断准确性和治疗效果。
-
医学影像物理基础：
- 物理知识融入AI：将物理学原理融入AI模型，提高了模型的鲁棒性和可信度。
- 物理信息机器学习：通过物理方程约束优化AI模型，提高了模型的准确性和稳定性。
-
个性化医疗：
- 多物理场建模：通过多物理场建模和数字孪生技术，实现了个性化医疗和精准治疗。
- 纳米药物递送系统：优化了纳米药物递送系统的开发和应用，提高了药物递送的效果。
-
髋关节发育不良诊断：
- AI技术：利用AI技术提高了髋关节发育不良的诊断准确性，但仍需解决模型的局限性和成像协议的标准化问题。
-
胆管癌诊断：
- 多模态成像技术：结合多种成像技术和液体活检技术，提高了胆管癌的诊断率。
- 生物标志物分析：通过液体活检和多组学分析，发现了新的生物标志物，有助于早期诊断和个性化治疗。
争议和辩论
-
数据隐私和安全：
- 支持者：认为通过数据脱敏和加密技术可以有效保护患者隐私。
- 反对者：担心数据泄露和滥用的风险，主张加强数据管理和法规制定。
-
模型的可解释性：
- 支持者：认为通过可视化和解释性技术可以提高模型的可解释性。
- 反对者：认为深度学习模型的“黑盒”特性难以完全克服，主张开发更透明的模型。
-
跨模态数据融合的挑战：
- 支持者：认为通过多模态数据融合可以提高诊断的准确性和可靠性。
- 反对者：担心不同成像模态的数据融合存在技术难题，需要进一步研究。
研究限制
-
数据质量：
- 问题：现有的医学影像数据质量参差不齐，影响模型的训练和性能。
- 影响：低质量的数据可能导致模型过拟合或泛化能力差。
-
样本量：
- 问题：部分研究的样本量较小，难以代表总体情况。
- 影响：小样本量可能导致结果的偶然性和不可重复性。
-
模型泛化能力：
- 问题：部分模型在特定数据集上的表现良好，但在其他数据集上表现不佳。
- 影响：模型的泛化能力不足，限制了其在临床实际应用中的效果。
未来研究方向
-
方向一：多模态数据融合的深度学习模型
-
方向二：物理知识引导的AI模型在医学影像中的应用
- 研究题目：基于物理知识引导的AI模型在脑部肿瘤影像诊断中的应用
- 研究价值：通过将物理知识融入AI模型，提高脑部肿瘤影像诊断的准确性和可信度。
- 方法：收集脑部肿瘤影像数据，构建物理知识引导的AI模型，通过实验验证模型性能。
- 预期创新点：提出一种物理知识引导的AI模型，提高模型的鲁棒性和解释性。
- 潜在影响：为脑部肿瘤的影像诊断提供新的技术手段，提高诊断的准确性和可靠性。
-
方向三：数字孪生技术在个性化医疗中的应用
- 研究题目：基于数字孪生技术的个性化癌症治疗方案优化
- 研究价值：通过数字孪生技术实现个性化癌症治疗方案的优化，提高治疗效果。
- 方法：构建多物理场模型，结合患者的具体病情和生理参数，优化治疗方案。
- 预期创新点：提出一种基于数字孪生技术的个性化治疗方案优化方法，提高治疗效果。
- 潜在影响：为癌症治疗提供新的技术手段，提高患者的生存率和生活质量。
-
方向四：生成对抗网络在医学影像生成中的应用
- 研究题目：基于生成对抗网络的医学影像生成技术在病理诊断中的应用
- 研究价值：通过生成对抗网络生成高质量的医学影像，提高病理诊断的准确性和效率。
- 方法：收集病理影像数据，构建生成对抗网络模型，通过实验验证模型性能。
- 预期创新点：提出一种基于生成对抗网络的医学影像生成方法，提高影像的质量和多样性。
- 潜在影响：为病理诊断提供新的技术手段，提高诊断的准确性和效率。
-
方向五：大型语言模型在放射学报告生成中的应用
- 研究题目：基于大型语言模型的放射学报告自动生成技术
- 研究价值：通过大型语言模型自动生成放射学报告，提高报告的准确性和效率。
- 方法：收集放射学报告数据，构建大型语言模型，通过实验验证模型性能。
- 预期创新点：提出一种基于大型语言模型的放射学报告自动生成方法，提高报告的准确性和效率。
- 潜在影响：为放射学报告生成提供新的技术手段，提高医生的工作效率和诊断质量。
结论
本文综述了医学影像人工智能的基础与经典方法，分析了当前的研究趋势、理论框架、方法论及其主要发现，探讨了存在的争议和研究限制，并提出了未来的研究方向。未来的研究应重点关注多模态数据融合、物理知识引导的AI模型、数字孪生技术、生成对抗网络和大型语言模型等方向，以推动医学影像人工智能的进一步发展和应用。
