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医学影像配准技术在疾病诊断中的意义与进展一、引言现代医学影像技术的发展给疾病的早期诊断和治疗提供了重要工具。
而医学影像配准技术作为一种重要的影像处理方法，在疾病诊断中发挥着关键的作用。
本文将探讨医学影像配准技术在疾病诊断中的意义及其进展。
二、医学影像配准技术的定义与原理医学影像配准技术是通过将不同时间点或不同影像模态下的医学影像进行对准和融合，以实现形态和功能信息的一致性和连续性。
其原理是基于多模态影像结构信息、强度信息、拓扑结构和几何变化等特征进行匹配、对齐和融合。
三、医学影像配准技术的意义1. 深化对疾病发生机制的认识医学影像配准技术能够将不同时间段的影像进行对比，帮助医生观察病变的演变过程，并对疾病的发生机制进行深入研究。
通过对比分析，可以揭示疾病的早期变化和进展情况，为疾病的预测、预防和治疗提供依据。
2. 提高疾病诊断的准确性和精确性医学影像配准技术可以将多模态影像进行融合，使得医生可以从不同角度获得更全面准确的信息。
通过将结构和功能信息结合起来，医生可以更准确地定位病变区域、判断其性质和病因，并制定更有效的治疗方案。
3. 辅助手术导航和手术模拟医学影像配准技术在手术过程中可以实现高精度的定位和导航，帮助医生准确找到手术切口位置，并避免对正常组织的损伤。
同时，医学影像配准技术还可以进行手术模拟，提前评估手术风险并选择最佳的手术方案。
四、医学影像配准技术的进展1. 图像配准算法的改进随着计算机技术和图像处理算法的不断进步，医学影像配准技术逐渐从基于人工操作的方法，向基于自动化和智能化的方法转化。
例如，通过引入机器学习和深度学习技术，可以实现更精确的影像对齐和配准。
2. 多模态影像融合的发展多模态影像融合是医学影像配准技术的重要应用领域之一，可以将不同影像模态下的信息进行融合，提供更全面准确的影像结果。
目前，多模态影像融合技术已经广泛应用于心脑血管疾病、肿瘤诊断和神经科学研究等方面。
3. 医学影像配准技术与生物标记物的结合医学影像配准技术与生物标记物的结合，可以进一步提高疾病诊断的准确性和灵敏性。
医学影像领域的人工智能技术随着科技发展的不断进步，人工智能技术已经逐渐进入了我们日常生活当中的种种领域，包括医学影像领域。
医学影像领域的人工智能技术的应用不仅提高了诊断和治疗的效率，还能减少医疗事故和提升医疗质量，这给医学领域的发展带来了新的机遇和挑战。
一、人工智能技术在医学影像领域的应用人工智能技术在医学影像领域的应用主要包括影像识别、分割、处理和自动报告等。
在影像识别方面，人工智能技术可以通过识别影像中不同组织之间的差异，帮助医生更准确地判断肿瘤的大小和范围；在影像分割方面，通过将一个完整的影像图像分为不同的组织和区域，医生可以更清晰地看到肿瘤的轮廓和范围，从而做出更加准确的判断；在影像处理方面，人工智能技术可以协助医生进行影像去噪、特征提取、拟合和重建等操作，提高影像质量和分析效率；在自动报告方面，人工智能技术可以利用自动化算法，根据医学影像数据中的特征和统计信息，自动生成一份诊断报告，减轻医生的工作负担。
二、医学影像领域的人工智能技术的发展现状目前，医学影像领域的人工智能技术已经在一些领域取得了初步的成功。
例如，在乳腺癌检测方面，研究人员已经开发出了基于人工智能算法的乳腺癌检测系统，该系统准确率较高，可达到94%。
在肺癌诊断方面，人工智能技术也取得了一定的突破，通过对大量的肺部影像数据的分析，研究人员已经可以预测患者肺癌的风险，并进行有效的干预。
此外，人工智能技术在糖尿病视网膜病变检测、阿尔兹海默病诊断和脑卒中筛查等方面也取得了一定的进展。
三、医学影像领域的人工智能技术的发展瓶颈和挑战虽然医学影像领域的人工智能技术取得了一定的成功，但是在实际应用中存在一些瓶颈和挑战。
首先，人工智能算法需要大量的医学影像数据进行训练，而这些数据往往需要手动标注，耗费时间和精力，这增加了算法的开发成本。
其次，不同医学影像数据的质量和类型存在差异，需要开发出自适应的算法和模型，这对算法的设计和实现提出了挑战。
医学影像技术职业展望在现代医学领域中，医学影像技术无疑是一颗璀璨的明珠。
它如同医疗战场上的“侦察兵”，通过各种先进的设备和技术手段，为医生提供了患者身体内部的详细信息，帮助他们做出准确的诊断和制定有效的治疗方案。
随着科技的不断进步和人们对健康需求的日益增长，医学影像技术这一职业也展现出了广阔的发展前景。
医学影像技术涵盖了多种成像方式，如 X 射线、CT（计算机断层扫描）、MRI（磁共振成像）、超声、核素显像等。
每一种成像技术都有其独特的优势和适用范围，为疾病的诊断和治疗提供了多角度的支持。
过去，传统的 X 射线检查是医学影像的主要手段，但它所能提供的信息相对有限。
而如今，CT 和 MRI 等技术的出现，使得我们能够获得更为清晰、详细的人体内部结构图像。
CT 可以快速地进行断层扫描，对于骨骼、胸部和腹部等部位的病变检测具有重要价值；MRI 则在软组织成像方面表现出色，对于神经系统、关节等的检查具有独特的优势。
超声技术因其便捷、无辐射等特点，在妇产科、心血管等领域得到了广泛应用。
它能够实时观察器官的运动和血流情况，为疾病的早期发现和诊断提供了有力的帮助。
核素显像则主要用于肿瘤、心血管等疾病的功能评估和代谢研究，为疾病的分期和治疗效果评价提供了重要依据。
随着医疗技术的不断发展，医学影像技术也在不断创新和完善。
一方面，设备的性能在持续提升。
更高分辨率、更快速的成像设备不断问世，使得图像质量越来越清晰，诊断的准确性也随之提高。
另一方面，新的成像技术和方法不断涌现。
例如，功能性磁共振成像（fMRI）能够检测大脑的功能活动，为神经科学和精神疾病的研究开辟了新的途径；分子影像学则可以在细胞和分子水平上对疾病进行研究，为早期诊断和个性化治疗提供了可能。
在临床应用方面，医学影像技术的作用日益凸显。
它不仅在疾病的诊断中发挥着关键作用，还在治疗过程中提供了重要的引导和监测。
例如，在介入治疗中，医学影像技术可以实时引导医生将器械准确送达病变部位，提高治疗的安全性和有效性；在肿瘤治疗中，通过影像技术对肿瘤的大小、形态和代谢变化进行监测，有助于评估治疗效果和调整治疗方案。
如何使用AI技术进行医学影像分析引言：医学影像是现代医疗诊断与治疗中不可或缺的一部分。
随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的研究者和医生开始探索如何利用AI技术进行医学影像分析。
本文将介绍使用AI技术进行医学影像分析的原理、方法和应用，并讨论其在提高诊断准确性、缩短诊断时间和改善患者治疗方案方面的潜力。
一、AI技术在医学影像分析中的原理和方法1.1 数据获取与预处理要使用AI技术进行医学影像分析需要大量的数据作为训练样本，这些数据通常包括CT扫描、核磁共振图像和X射线片等。
在数据获取过程中，需要确保数据质量以及符合法律法规对于隐私保护的要求。
对于已有的医学影像数据库，还需要对原始数据进行预处理，例如去噪、定位和标准化等操作，以提高后续模型训练和分析的精度。
1.2 特征提取与选择在医学影像中，不同的疾病和组织结构往往具有特定的特征。
AI技术通过自动提取和选择这些特征，并根据它们的组合来进行分类、分割或定位。
常用的特征提取方法包括传统的图像处理算法和基于深度学习的卷积神经网络（CNN）等。
1.3 模型训练与优化医学影像分析通常需要建立一个能够根据输入数据做出准确预测或决策的数学模型。
这些模型可以采用监督学习、无监督学习以及强化学习等算法进行训练和优化。
在模型训练过程中，需对模型进行反复调整，不断改进模型性能以适应各种临床情况。
二、AI技术在医学影像分析中的应用2.1 疾病诊断与鉴别AI技术在医学影像诊断中有着广泛的应用前景。
通过训练一个针对某种疾病或器官变化的分类模型，可以帮助医生准确地检测并鉴别不同类型的病变。
例如，在肺癌筛查中，AI技术可以自动分析CT扫描图像，帮助医生识别潜在的恶性肿瘤。
2.2 影像分割与定位对于一些需要对医学影像进行精确定位和分割的任务，AI技术也能够发挥重要作用。
例如，在肝脏手术中，通过使用AI技术分析三维核磁共振图像，可以更好地辅助医生确定切除部位，并减轻手术风险。
医学影像技术对临床诊断的进展与贡献随着科技的发展和信息时代的到来，医学影像技术在临床诊断中的作用变得越来越重要。
医学影像技术通过对人体内部的结构进行观察和记录，为医生提供了直观、可靠的信息，有力地辅助了临床诊断的准确性和及时性。
首先，医学影像技术的发展使得临床医生可以更加立体地观察和了解患者的病情。
传统的体格检查虽然可以提供一些表面的信息，但是它无法直接观察到人体内部的结构和器官。
而医学影像技术，如X光摄影、核磁共振成像等，可以通过对身体的扫描和影像重建，清晰地显示出人体内部的情况。
这使得医生能够更好地观察病灶的位置、大小和形态，有助于判断疾病的性质和严重程度。
其次，医学影像技术能够提供大量的数据和信息，为医生提供更加全面的诊断依据。
在传统的临床诊断中，医生依靠病史和体格检查的结果来确定疾病的诊断和治疗方案。
然而，这些基于直觉和经验的判断往往存在主观性和不确定性。
而医学影像技术可以获得大量的客观数据，如组织的密度、血液流动情况等，从而提供更加准确和可靠的依据。
这使得医生可以更加科学地制定治疗方案，并能够及时发现病情的变化和复发风险。
另外，医学影像技术的发展还使得一些原本难以观察的疾病和病灶能够被及时发现和诊断。
比如，肿瘤早期的诊断对于患者的治疗和预后至关重要。
传统的诊断方法往往需要依靠病人自身的症状和体征来判断。
然而，在某些情况下，肿瘤可能没有明显的临床症状，或者症状很轻微。
这就需要借助医学影像技术进行更加精确的检测和判断。
通过影像技术，医生可以及早发现潜伏在患者体内的肿瘤，从而及时采取治疗措施，提高治愈率和生存率。
医学影像技术的进展也给临床诊断带来了很多创新和突破。
例如，计算机辅助诊断(CAD)系统的出现，使得医生可以利用计算机的强大运算能力和图像处理算法，自动化地分析和诊断影像数据。
这种系统不仅可以提高诊断的准确性和速度，还可以减少人工解读的主观性和误判的可能性。
此外，虚拟现实(VR)技术的应用，使得医生可以通过虚拟仿真的方式进行手术规划和模拟，减少手术的风险和并发症。
利用深度学习进行医学像分类与标注的研究进展
利用深度学习进行医学影像分类与标注的研究进展 深度学习 (Deep Learning) 是人工智能领域的重要分支，在近年来得到了广泛的应用，并在医学影像分类与标注领域取得了显著的研究进展。本文将介绍深度学习在医学影像处理中的应用，并探讨相关研究的最新进展。
一、背景介绍 医学影像分类与标注是医学图像处理中的重要研究方向。医学影像通常包括CT扫描、MRI、超声、X射线等多种形式，对于医生来说，通过对这些影像的分类和标注可以辅助他们做出准确的诊断和治疗建议。然而，由于医学影像数据多维且复杂，传统的机器学习方法在处理这些数据时面临着巨大的挑战。
二、深度学习在医学影像分类中的应用 深度学习通过人工神经网络的多层次表示能力，成功地解决了传统机器学习方法在医学影像分类中的一些问题。通过训练大量的医学影像数据，深度学习可以从中学习到特征并进行自动分类。以下是深度学习在医学影像分类中的应用例子：
1. 乳腺癌分类 深度学习可以通过学习大量乳腺癌影像数据，自动判断乳腺肿块是否为恶性。通过构建卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)，深度学习可以有效地提取乳腺肿块的特征，并进行精准的分类。
2. 肺部结节检测 通过深度学习算法，医生可以更准确地检测出肺部CT扫描中的结节，并对其进行分类和标注。深度学习的算法可以学习不同肺部结节的形态特征，从而提高结节的检测准确率。
3. 脑部肿瘤分割 对于脑部肿瘤的诊断，深度学习可以通过学习大量脑部MRI影像数据，实现肿瘤的自动分割。通过构建卷积神经网络和分割算法，深度学习可以准确地提取出肿瘤的边界，辅助医生进行诊断和手术规划。
三、深度学习在医学影像标注中的应用 除了影像的分类任务，深度学习在医学影像标注中也发挥着重要的作用。医学影像标注是指对影像中的重要区域或病变进行标记，以辅助医生进行诊断。
医学影像AI机遇与挑战首都医科大学附属北京友谊医院
王振常
医学影像现状
医学影像现状呼唤人工智能新时代
•数据采集的数字化•数据显示的实时化•数据传输的网络化•数据使用的共享化•数据处理的智能化•数据储存的永久化•分辨能力的显微化•影像观察的多维化•功能影像的临床化•代谢影像的定量化•分子影像的可视化•影像诊断的智能化•影像类别的融合化•影像知识的全面化
影像大数据时代
影像大数据带来医疗变革•临床需求不断增加
•设备及空间不断增加
•人员不断增加
•运营成本不断增加
•误漏诊率不断增加
影像人工智能的调研与现状
中国医学影像AI 白皮书
中国医学影像AI产学研用创新联盟
2019年3月26日
•医疗领域应用概述•算法最新进展
•对数据的要求
•需求调研
•临床应用现状与展望•产业化现状
•政策、挑战与建议。
医学影像学的新进展医学影像技术是现代医学中不可或缺的一环，通过医学影像技术可以观察到人体内部各种病变的位置和程度，对疾病的诊断和治疗起到了关键作用。
随着科技的不断发展，医学影像学也在不断进步，为医疗提供了更加准确和有效的辅助诊断手段。
本文将就医学影像学的新技术、新设备和新应用进行探讨。
一、新技术1. 人工智能人工智能技术在医学影像学中得到了越来越广泛的应用。
通过诸如深度学习等技术，可以将人脑中的经验、知识和能力“教给”计算机，让计算机能够更加准确地识别图像。
例如，人工智能技术可以用于癌症筛查、心脏疾病检测、肺结节检测、骨折分类等。
而在传统的病理学研究中，医生需要观察组织切片，进行大量的手动勾画，而利用人工智能技术可以大大提高勾画的速度和准确性，帮助医生更好地了解肿瘤的病理特征。
2. 3D打印技术3D打印技术是一种通过“数字造物”将图像变成三维实体的技术。
利用3D打印技术可以制作出非常逼真的人体器官和组织，从而为医生的手术计划和其他治疗提供帮助。
例如，在手术前可以用3D打印的机器人完成患者的模拟手术，帮助医生评估手术的风险和效果。
利用3D打印技术还可以定制符合病人个体特征的手术器具和假体。
二、新设备1. 磁共振成像MRI是一种通过磁场和电磁波对人体进行成像的技术。
近年来，MRI的分辨率不断提高，同时还出现了超导性MR设备、高场MR设备等新型设备。
这些新型MR设备可以提高成像质量、缩短成像时间、降低辐射剂量等。
2. 人体光学成像人体光学成像技术是利用光学原理对人体内部组织进行成像的技术。
该技术具有不侵入性、无放射性、高时空分辨率等优点。
利用可见光、近红外光、红外光等不同波长的光对人体组织进行成像，可以用于胃肠道、肝脏、肺部、脑部等的疾病检测、手术导航等应用。
三、新应用1. 医学虚拟现实技术医学虚拟现实技术可以将医学图像数据和3D建模技术相结合，制作出立体的医学模型。
医生和病人可以通过虚拟现实技术来观察和调整器官模型、肿瘤模型等，通过可视化模型来进行手术前的手术规划和手术过程中的操作。
医学影像学的进展对临床医学的影响近年来，随着科技的不断进步和医学影像学技术的不断发展，医学影像学在临床医学中扮演着越来越重要的角色。
医学影像学通过各种成像技术，如X光、磁共振成像和超声波等，可以观察人体内部的器官和组织结构，从而帮助医生进行准确的诊断和治疗。
首先，医学影像学的进展使得医生可以更早地发现疾病。
以乳腺癌为例，过去只能通过触诊或者乳腺X光摄影来检测，这种方法在癌细胞还没有扩散到临床可见程度时很难发现。
而随着乳腺磁共振成像（MRI）的应用，医生可以在癌症早期就发现异常信号，从而提高了早期诊断的成功率，更早地进行干预和治疗。
其次，医学影像学的进展提供了更准确的诊断手段。
例如，磁共振成像技术对于脑部疾病的诊断有着重要的价值。
通过对患者进行脑部MRI扫描，医生可以获取高分辨率的图像，观察到脑部的细微结构和异常变化，帮助确定病变的性质和位置。
这种非侵入性的成像技术比传统的脑部活检手段更加安全和可靠，减少了患者的痛苦和风险，并且提高了诊断的准确性。
医学影像学的进展还促进了临床医学的个体化治疗。
不同患者对于药物的反应、手术的耐受性等方面存在差异，这对于医生来说是一个巨大的挑战。
然而，随着医学影像学的进步，医生可以通过影像学的辅助，实现对患者的个体化治疗。
例如，通过PET-CT等结合了功能性和解剖学信息的成像技术，可以评估肿瘤对药物的敏感性，从而为患者选择最合适的治疗方案。
此外，医学影像学的进展也推动了临床医学的研究和创新。
通过对大量医学影像数据的分析和挖掘，可以发现疾病的共性和特异性，为疾病的发病机制和治疗方法的研究提供重要的线索。
例如，通过对大规模的磁共振成像数据的分析，科研人员可以发现与阿尔茨海默病相关的脑部结构变化，进一步揭示该疾病的病理过程和潜在的治疗靶点。
然而，医学影像学的进展也面临着一些挑战和问题。
首先，医学影像学的技术发展需要投入大量的资金和设备，这对于许多发展中国家来说是一个制约因素。
深度学习在乳腺癌影像学检查中的应用进展近年来，深度学习技术在医学影像学领域取得了显著的进展，并在乳腺癌影像学检查中发挥着重要的作用。
深度学习算法通过对大量的乳腺癌影像数据进行分析与学习，能够提高乳腺癌早期诊断的准确性和可信度，并对治疗方法的选择、疗效评估等方面带来了新的机遇。
本文将探讨深度学习在乳腺癌影像学检查中的应用进展，以及其未来发展的前景。
1. 乳腺癌的挑战乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，也可发生在男性。
尤其是早期乳腺癌病例，病灶较小，症状不明显，往往被忽视或误诊。
因此，通过乳腺影像学检查来进行早期捕捉和诊断至关重要。
但是，由于影像结果的复杂性和专业性，导致乳腺癌的检出和诊断存在着一定的误差和困难。
2. 深度学习技术及其特点深度学习技术是机器学习的一个分支，以人工神经网络为基础，通过模仿人脑神经元之间的相互连接与信息传递，来实现从复杂数据中提取特征和进行数据分类的目标。
相比于传统的机器学习算法，深度学习在处理复杂、多变量的大规模数据时具备更好的性能和自适应能力。
3. 深度学习在乳腺癌影像学检查中的应用深度学习在乳腺癌影像学检查中的应用主要包括：乳腺肿块识别、恶性病变的定位和分级、乳房密度评估以及预后预测等。
首先，乳腺肿块识别是乳腺癌早期诊断的关键一步。
传统的方法依赖于人工对影像进行观察和判断，容易因人为主观因素而产生误诊。
而利用深度学习技术，通过对大量的乳腺肿块影像进行学习和训练，能够使计算机自动识别和定位肿块病灶，大大提高了诊断的准确性和可信度。
其次，恶性病变的定位和分级是确定治疗策略的重要依据之一。
深度学习算法通过在大规模数据集上的训练和学习，能够自动定位和分级乳腺恶性病变，为医生提供更准确的结论和诊断建议，有助于选择最佳的治疗方法。
此外，乳房密度评估是判断乳腺肿块和病变性质的重要指标之一。
传统的手动评估方法繁琐而不稳定，容易产生误差。
通过深度学习技术，能够自动识别和计算乳房密度，大大提高了评估的准确性和一致性，为医生提供更可靠的决策依据。
医学影像数字化进展与挑战 摘要：伦琴发现X线为放射学的 发展奠定了基础，在其后的100余年中，随着各种新型成像技术不断出现及改进，放射学由单纯的X线成像发展到包括CT、MRI、超声、核医学、计算机放射成像(CR)、数字放射成像(DR)等各种数字化成像技术的 现代影像学阶段。成像技术的改进，同时也引起了包括思维模式、工作流程、管理方式等一系列改变与挑战。20世纪70年代初期CT的问世，成为传统放射学步入现代影像学时代的革命性标志，在其后的时期里逐渐出现了各种各样的成像技术，但根本进展为影像医学的数字化，后者使得医学影像学进入了迅猛发展的时期。
关键词： 放射学信息系统;计算机;述评 1医学影像数字化进展 1.1 CT技术进展 CT是20世纪70年代初期发展起来的新型成像技术，主要特点是:横切面、断层、数字化图像，彻底改变了近百年来传统X线图像结构重叠、信息单一的缺陷，使得成像技术和图像读取、分析方式发生了质的变革。近30年来，CT的发展一直围绕着扫描速度(数据采集速度)、图像清晰度(空间分辨率和密度分辨率)及扫描范围(数据采集范围和方位)的和谐统一而进行。初期CT采用的是间歇式进床步进式扫描的单纯层面成像方式，主要机型为常用的第1~3代CT，存在的主要问题为扫描速度慢，时间分辨率差及信息丢失、遗漏等缺陷。滑环技术的出现为螺旋扫描奠定了基础，后者采取X线球管旋转与进床同步进行的扫描方式，解决了扫描速度、图像清晰度与扫描范围之间的矛盾，使得三者得到了完善的结合。在此基础上相继开发出的双层、四层、八层及当今最先进的六十四层CT，则更加体现了成像速度快、图像清晰度高、扫描范围大的优点，使得以前不能行CT检查的部位或器官，能够进行CT检查，极大拓展了CT的应用范围，如血管成像、三维成像(仿真内窥镜)、灌注成像及心脏成像等，为活体检查提供了极具实用价值的工具。多层CT的下一个换代产品将是采用平板探测器的容积CT(Vo- lume CT )，届时CT将不再是单层或多层扫描，而是某个特定解剖范围的整体扫描。 1.2 MR技术进展 MRI自20世纪80年代中期应用于临床后，已成为现代影像学的重要成像手段之一。就成像速度、图像清晰度及临床应用范围而言，MRI进展主要表现在 电子学、梯度场和射频场等方面，与此密切相关的脉冲序列和实时成像技术的发 展，极大拓宽了检查的适应证和检查深度，除常规的二维和三维成像功能外，还可进行MR血管造影(MRA)、弥散(dif-fusion)、灌注(perfusion)、功能成像(fMRI)、MR波谱分析(MRS)、显微成像及实时成像等。实时成像是指在人体功能活动的同时进行成像，可显示人体功能活动时组织结构的相应变化，即所谓MR透视，可进行实时血管造影、心脏成像、介入检查和其他功能成像。fMRI目前主要利用血氧水平依赖法(BOLD)成像，通过检测组织内血氧代谢变化(含氧血红蛋白和脱氧血红蛋白)而产生信号对比。主要用于脑皮质和脊髓功能定位，以确定肿瘤与中枢神经功能区的关系。弥散成像反映分子水平水分子的运动状况，根据不同组织或病变内水分子弥散运动的差别产生图像对比，并可测量组织的弥散系数(ADC值)，主要用于鉴别不同类型水肿(如血管源性、细胞毒性和间质性水肿)、肿瘤、炎症与梗死，以及白质纤维束的走行。灌注成像通过测量血流通过时间(MTT)和脑血流容积(rCBV)等参数，以观察毛细血管水平血流运动及分布状况，主要用于脑血管病变及肿瘤性病变的检查。MRS通过观察病变区域代谢产物(如乳酸盐、肌酐、胆碱等)的变化情况，分析病变的性质。目前，本技术处于初期临床应用阶段。
1.3 常规X线技术进展 常规X线检查在现代医学影像学中仍占有非常重要的地位，约占所有影像检查的48%。近年来传统X线检查方法的主要进展也是图像数字化。在X线源不断改进的同时，通过改进信息接收与处理技术，由过去的模拟数据输出转变为数字化输出。数字化图像的主要优点为可进行图像后处理及网上传输与交流。模数转换的方式包括:①传统X线胶片经扫描后变成数字图像，但有数据丢失;②影像增强器取得模拟信号，经模拟转换后，以模拟信号输出，如DSA;③CR，也称影像板放射成像技术;④DR，也称电子成像板放射成像技术。后两者为目前已广泛应用的数字X线影像技术，也使得常规X线技术成为真正数字化图像。
1.4 其他成像技术 SPECT、PET及超声等也已成为数字化成像技术，尤其是前二者是在CT基础上发展起来的影像技术，在采集信息的手段上明显有别于传统的核素扫描，克服了普通核素扫描定位准确性差的缺点，PET还可反映器官和组织的功能代谢信息。 1.5 图像融合技术 前瞻性地将采集的多幅图像处理为一幅图像的技术，称为图像融合技术。而将所采集的多幅图像处理为一幅图像的技术，称为图像叠加技术。现有的各种成像技术，所得图像各有特点，如解剖结构和功能图像等。融合方法可由图像的单纯叠加而成，也可经两种不同设备合成一种新的单一设备而成，如CT-PET结合，则融合了CT显示解剖结构清晰与PET显示病变及功能异常敏感性高的优点，克服了CT显示病变敏感性低而PET显示解剖结构差的缺点。目前，已有少量该型设备成功用于临床。其他类似的融合设备技术也有应用，如CT血管造影、MRI血管造影等。
1.6 图像存储与传输系统 随着影像技术的进展，尤其是能获取大量数据信息的多层CT、MRI等先进设备的广泛应用及各种检查方法的增多，获取的图像和信息量呈几何级数增长。若这些影像资料仍停留于原始的处理方式和传统的管理方法上，已远远不能满足临床业务的需要，并可能成为阻碍 医院发展的“瓶颈”。因此，有必要使用一种全新的方式来管理、存储、传输和使用这些信息。计算机网络技术的图像存储与传输系统(PACS)的诞生，使解决这一矛盾成为了可能。PACS主要由三大部分构成:图像获取、存储与处理、显示系统。一般而言，PACS应与放射科的各种成像设备(包括CR/DR、CT、MRI、DSA、SPECT、PET、US等)、放射信息系统(RIS)及医院信息系统(HIS)实现平滑连接，通过对图像及文字的存储、传输、调用等功能，达到院内信息共享、提高诊疗效率与质量、无胶片化管理、克服时间及地域限制、模拟手术、甚至远程会诊等目的。因此，PACS应成为医院诊断链和 治疗链中最重要的环节和医院实现真正数字化的基础。
2影像数字化带来的挑战 2.1思维方式变化 经过百余年的发展，传统放射学诊断已形成了固定的思维模式，即以X线片为信息载体，反映的主要是组织或器官病变的大体病理信息，诊断思维分析主要以形态学改变为依据。随着现代影像医学的发展，影像学已由二维图像转变为三维图像和动态图像，由单纯诊断转变为诊断加治疗，由过去的大体、宏观观察转变为宏观加微观(细胞、亚细胞、分子水平)和流动信息观察，由过去单纯的解剖学形态观察转变为解剖形态加功能观察，由真实影像转变为真实加虚拟影像，由单一科室转变到全院、甚至通过互联网链接全世界。所有这些变化，也必然要求影像科及临床科室医师的诊断思维模式随之发生改变，必须同时兼顾宏观与微观、静态与动态、结构与功能、形态与成分等分析。
2.2 工作流程变化 影像诊断中， 现代影像学检查手段获得的呈几何级数增长的各种信息及PACS 电子式“软拷贝”取代了传统的“硬拷贝”(照片)，必然会有意或无意地受到习惯势力的阻碍。由于我国的 计算机普及程度尚不广泛，大多数医务人员对计算机操作并不十分熟练，特别是老一代的医生，一般均习惯于 传统的观片灯阅片方式。尤其是在需要反复对比多幅新老图像时，使用多联观片灯最为简捷。使用PACS后，传统的“观片写报告”方式也将被“荧光屏+直接微机报告”或“荧光屏+口述录音+微机报告”所替代，这种新型的方式截然不同于以往。另外，在信息采集与处理方面，也将出现信息采集在先，资料重组、显示及处理在后，最后只把经处理后有用的资料经PACS有效传输到相关科室的方式。这种工作流程的改变，也是对传统方式的一种挑战。因此，在这方面还应着力培养影像专业医师尽快更新观念和意识、增强 网络意识、重新组织影像科室的诊断作业流程。
2.3 影像检查手段的合理使用与医疗费用问题 影像检查消费与检查所用设备、检查内容及方法等密切相关。传统放射学主要基于X线检查(如正位、侧位平片)，检查手段单一、简单，耗时及耗材较少，诊断分析相对容易。尽管普通CT获取的信息数据量明显多于X线平片，但仍以二维断层切面为依据，用少量普通胶片即可承载其所有图片信息。
因此，上述二者的使用及相关费用并不太高。但螺旋CT、MRI及CR/DR等数字设备应用后，尽管其能在短时间内用不同的方法、从不同的方位(如矢状位、冠状位、横轴位)、不同的层次(如大体解剖水平、分子水平、流动信息等)获得大量的图像信息，利于诊断和 治疗，但这些图像信息也带来了相应的挑战。一是如此大量的图像若仍由传统沿用的“X线片”作为载体，将引起极大的资源浪费，也增加了病人的费用。如一次颅脑MRI平扫加增强扫描，若同时使用多序列、多方位检查，将一次性产生几百幅图像。若病人同时应用CT、CR/DR或核素扫描，甚至CT、MRI三维扫描及重建，产生的图像将更多。
若病人因病需要多次复查，其产生的图像及相关费用将难以想像。二是尽管PACS的实施使无胶片放射学成为可能，但病人仍需一份自带片以备外诊使用，但如此大量的“X线片”图像将给诊断分析、携带及保存带来困难。因此，检查手段的合理使用与组合为现代医学影像学所面临的另一个挑战，这要求影像科及临床医生必须熟知各种影像学检查手段的适应证与禁忌证(即比较影像学)，根据
