第一章　绪论

第一节　医学影像信息技术与人工智能技术的发展史

一、医学影像信息技术的发展史

20世纪70年代，计算机体层成像（computed tomography，CT）诞生，揭开了医学影像设备数字化的序幕。20世纪80年代，多种数字化影像设备陆续应用，随着计算机X线摄影（computed radiography，CR）、数字 X 线摄影（digital radiography，DR）的出现，常规X线摄影实现了数字化，影像存储与传输系统（picture archiving and communication system，PACS）应运而生。在医学影像学与信息技术深度融合的基础上，诞生了医学影像信息技术。医学影像信息技术是医学影像数字化的产物，是医学影像技术和医学信息技术的重要组成部分，同时也是计算机及网络技术在医学影像领域的重要应用。由此，在医学影像学科内产生并发展了一门新的专业学科——医学影像信息学。

广义来讲，“医学影像信息学”涉及一个完整的医学影像链，包含医学图像的形成、获取、通信、管理、存档、处理、分析、显示和影像释读。这里的“图像形成”指的是医学影像设备成像模式和原理的扩展，是将传统意义下的医学成像技术、医学图像处理技术和医学影像存储与管理技术等内容有机地集成到一起形成的学科体系。医学影像信息技术的具体内容见图1-1。

狭义来讲，“医学影像信息学”不包括医学图像的形成，而将医学图像的形成归属于医学影像设备学，医学影像设备学既是医学影像学的一部分，也是生物医学工程学科的重要组成部分。

（一）医学影像技术的发展

1895年，伦琴发现了X线，X线摄影技术由此诞生。1972年，CT的发明使医学影像技术迈入数字化时代。随着电子、计算机技术的进步，医学影像领域得到了飞速发展，数字减影血管造影（digital subtraction angiography，DSA）、磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）、单光子发射计算机断层成像（single photon emission computed tomography，SPECT）、正电子发射断层成像（positron emission tomography，PET）以及超声（ultrasound）等各种医学影像设备陆续出现。计算机X线摄影（computed radio-graphy，CR）的出现，使得常规X线摄影实现了数字化，医学影像技术全面进入了数字化时代。由于CT、MRI、DSA等大批性能先进的数字化医学影像设备的不断涌现和逐步普及，医学影像技术领域发生了翻天覆地的变化，派生出了若干医学影像技术亚学科。

从不同技术发展维度来看，医学影像技术的发展体现如下趋势：

1.X线设备

随着探测器技术的进步，传统X线成像技术向着低剂量化、影像高像素化、成像高速化发展，以高像素低剂量DR，高速、多排、低剂量容积CT等设备为代表。

2.MRI设备

随着应用数学、电子技术和信息技术的飞速发展，新型MRI设备的功能得到大幅提升。

3.不同类型影像设备的融合

各种不同成像原理的设备互相融合，形成了全新的复合医学影像设备，如PET-CT、PET-MR等，同时也诞生了多模式融合的医学影像。

4.影像诊断设备与治疗设备的融合

影像诊断设备与治疗设备相结合，出现了诊断治疗一体化的影像设备，如具有CT扫描功能的DSA、CT定位的直线加速器（linear accelerator，LA）、MR定位的LA、图像引导的手术导航设备等。

5.其他医学成像新技术

如光学相干断层成像（optical coherence tomography，OCT）、光声成像、热成像及阻抗断层成像等。

随着新型数字影像设备的普及，海量的医学影像数据也随之出现。如何管理这些海量的数字化医学影像信息成为亟须解决的问题，PACS应运而生，PACS的出现是医学影像信息学诞生的基础。医学影像信息技术既是IT技术的分支，也是医学影像技术的一个分支。

（二）医学影像信息的种类

1.放射影像类

放射影像依成像源不同，可以分为两大类型：一是依靠人体不同组织对X线吸收程度不同进行成像，例如DR、乳腺机、CT等；另外一种是依靠人体不同组织内的氢质子（氢原子核）在高强度磁场内受激发共振产生的信号差异进行成像。下面就几类常见的成像设备原理及图像性质分别进行介绍。

（1）数字X线摄影：

数字X线摄影（digital radiography，DR）设备主要包括X线部分（包括高压发生装置、X线管组件、X线管承载组件）、患者承载部分（如检查床）、影像接收及处理部分（包括影像接收器、图像工作站）及其他附属设备等。

X线部分产生成像所需的特定X线束。

影像接收部分是将透射人体的X线转化为可读取的信号。影像接收部分经历了胶片、影像增强器、成像板（imaging plate，IP）和电荷耦合器件（charge coupled device，CCD）技术，发展为目前市场上主流的直接数字化X线成像技术。临床上使用的成像平板材料有两种，其一为非晶硅平板探测器，先由闪烁体将X线转化为可见光，再由读出电路将可见光转换为电信号，最后经模数转换器 （analog / digital converter，A/D转换）转变为数字信号；其二为非晶硒平板探测器，其阵列可将X线直接转化为电信号，经模数转换（A/D转换）传至图像工作站，缩短了光学转换环节，但成本相对较高。目前还研发了互补金属氧化物半导体（complementary metal oxide semiconductor，CMOS）和晶体硅的平板探测器，使得成像性能得到了进一步提升。

数字X线影像为数字化灰阶影像。从成像原理上看，A/D转化位数（bit）决定图像灰度动态范围，主流产品A/D转换为12~16bit，实际成像过程中，需要通过窗宽、窗位调整获取到符合诊断需要的图像。目前市面上大部分的数字X线机均依照DICOM标准包装图像数据，即生成DICOM文件输出，具有较好的跨平台读取能力。但因为影像信息重叠，平板尺寸等限制条件，在精确诊断上存在一定缺陷。

（2）X线计算机体层成像（computed tomography，CT）：

利用滤波反投影等重建方法进行计算后形成断层解剖图像，解决了普通X线成像组织重叠的问题，信息量较普通X线成像有了极大提升。CT设备主要包括扫描机架、X线发生部分、探测器、A/D转换、图像重建工作站、扫描床等部分。X线发生原理与X线机在本质上相同，X线发生部分和探测器通常分布于扫描机架两侧，且能够在机架上旋转，探测器获取数据，经A/D转换后传至后处理工作站。CT图像也是灰阶显像，但与数字X线成像不同，CT图像中每个体素都是通过计算得到的相对密度值，称为CT值，计量单位为HU。CT值不具备明确的物理含义，能表明该体素的相对密度，人为规定空气的CT值为 -1 000HU，水的CT值为0，致密骨CT值为+1 000HU，在重建出来的各个体素的CT值矩阵中，利用灰阶映射完成最终显示。

CT重建方法是CT的核心技术，传统CT大多采用滤波反投影重建方法。该方法针对不同部位，采用相应的滤波函数，这是各生产厂商的核心技术。随着高性能计算机技术的应用，迭代算法正在普及，更有两种算法混合应用的技术，极大地提高了CT的成像质量。

（3）磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）：

是将人体放置在强磁场环境中，人体内的氢质子呈现有序排列，此时氢质子为低能状态；利用特定频率的外加射频脉冲对低能氢质子激励，发生磁共振，吸收射频能量，成为高能状态；射频脉冲停止后，氢质子回归低能状态（弛豫过程）释放出电磁波。不同组织所释放的电磁波能量存在差异；通过梯度磁场进行空间定位，得到的信号经重建成为磁共振图像。

尽管磁共振图像也是以不同灰度显示数字断面图像，但CT属于人体组织密度成像，MRI则是人体氢质子密度成像。磁共振成像适用于全身各系统不同疾病，例如肿瘤、炎症、创伤、退行性病变以及各种先天性疾病等的检查。

2.核医学影像类

核医学成像是利用放射性同位素标记在人体所需的某种代谢产物上制成探针，将该探针注入人体后，观察一定时间内该同位素在体内的分布、代谢、排泄情况，以了解某种特定功能的学科。例如，根据甲状腺聚集碘元素的机制，利用碘的同位素进行标记；同位素衰变后，借助光电探测器捕捉人体内聚集的放射性元素衰变产生的特定频率的光子，标识出不同组织放射性元素聚集的浓度差异，从而反映人体的生理及病理变化。

核医学影像主要有γ照相、单光子发射计算机断层成像（SPECT）和正电子发射断层成像（PET）。γ照相是最常用的核医学成像，其设备主要由探测器、电子读出系统和图像显示记录装置等部分组成。核医学影像能动态显示脏器内药物随时间的吸收、代谢情况，从而判断脏器功能，并进行脏器功能的动态研究。

SPECT是在高性能γ照相机的基础上，增加了探头旋转装置和图像重建计算机系统的一种新的成像设备。SPECT采用横向断层扫描，将探头从多角度上获取到的二维投影数据重建，即可得到横断面图像。其空间分辨力远低于X线、CT、MRI图像。

PET通过注入活体正电子放射性示踪剂进行成像。在核素衰变过程中，正电子湮灭产生能量同为0.511MeV、但方向相反的两个γ光子，利用成对的探测器环测定特征信号，经重建后，显示出活体组织分子图像以及功能代谢图像。但是其图像分辨力仍然无法与X线成像设备相媲美。

目前，核医学影像均为融合显像，即在使用核医学设备成像的同时搭载放射影像设备，如PETCT、PET-MR等，既能显示高分辨力的结构影像，又能提供代谢功能影像，融合显像设备成为检查诊断的重要设备。

3.超声影像类

超声影像是利用超声声束扫描人体，通过对超声波反射信号的接收时间间隔、强度等信息加以处理和显示，以获得体内器官结构信息的一种声学成像技术。随着计算机的发展，超声影像学发展迅速，衍生出包括三维超声、四维超声、超声造影、弹性成像、介入治疗超声及高强度聚焦超声等相关新技术。医学超声技术以其无创、无辐射、使用方便快捷等优点广泛应用于现代临床疾病的诊断和治疗中。它是目前肝脏、脾脏、胆囊、胰腺、泌尿系统、妇科、心血管、胎儿检查的首选方法。

（1）医学超声成像的基本分类：

医学超声成像是利用超声声束扫描人体，通过对超声波反射信号的接收时间间隔、强度等信息接收、放大和处理，以显示体内器官图像的成像技术。根据成像原理不同，常用的超声仪器可以分为A型、M型、B型、多普勒成像（D型）等。A型超声以单束超声发射，遇到组织交界面反射，利用波幅的高低表示反射信号距离，即一维成像。它主要通过测量距离反映检查部位状态，为最原始的超声技术，最初用于心脏等部位的检查。随着M型成像及二维成像技术的发展，该技术已逐步淘汰，目前仅在眼科等特定检查领域使用。

M型超声也是单束超声，它以亮度反映回声强弱，能显示体内各层组织对于体表（探头）的距离随时间变化的曲线，主要反映一维结构。因M型超声多用于探测心脏，故常称为M型超声心动图，一般作为二维超声辅助诊断技术。

B型超声则是伴随探头技术发展，能够同时发射多束超声波，利用回波信号幅度重建形成反映人体组织的二维切面图像，显示为二维灰阶图像。

D型超声主要利用多普勒效应，能够发射出单束超声波，对运动的脏器和血流进行探测，通常显示为红蓝伪彩色图像，表示出目标运动的速度及方向。

由此可见，超声图像均为灰阶图像，其本质是声阻抗强度的二维分布图，彩色超声本质上是为区分运动组织或血流人为规定的伪彩色图像。超声设备通常是指二维超声。主流超声设备均支持以医学数字成像和通信标准（DICOM）进行数据传输。根据超声检查部位可分为经阴道超声检查、经直肠超声检查、经食管超声心动图、血管内超声检查、超声心动图检查、腹部超声检查、浅表小器官超声检查。

（2）三维超声：

计算机技术的迅速发展大大提高了图像处理速度与数据储存能力，使得我们可以实时显示组织、器官和血管等结构的立体形态及三维空间关系，形成三维超声。三维超声成像分为静态三维成像和动态三维成像，动态三维成像能反映空间结构与时间的关系，即四维超声。四维超声心动图就是用整体成像的方法重建感兴趣区域实时活动的三维图像。

目前静态结构的三维成像包括表面成像和透明成像两种模式。表面成像模式能够利用灰阶差异的变化或灰阶阈值法自动勾画出感兴趣区域组织结构的表面轮廓，显示其表面特征、立体形态和空间位置关系，并且能够准确测量面积与体积；透明成像模式通过透明算法进行三维重建，淡化周围组织的灰阶信息，使之呈透明状态，着重显示感兴趣区域的结构，有助于显示实质性脏器内部感兴趣区域的结构及其空间位置关系，可用于心脏、血管系统、产科排畸等方面。

（3）超声弹性成像：

是一种新型的超声诊断系统技术，能够研究传统超声无法探测的肿瘤等疾病成像，主要应用于乳腺、甲状腺、前列腺、肝脏等方面。其基本原理是对组织施加一个内部或外部的动态或者静态的力，按照物理力学、生物力学等规律，组织将产生一个回应，包括组织的位移、应变、速度发生改变。该技术通过测量肿瘤的弹性系数（或称为硬度），间接判断肿瘤的性质，是鉴别病变性质的重要参数。

（4）斑点追踪超声心动图：

是利用超声斑点追踪技术，在二维超声图像的基础上，追踪心肌内回声斑点的运动，连续逐帧追踪每个斑点并计算其运动轨迹。根据这些斑点的运动轨迹定量显示心肌组织的运动速度、应变及应变率。由于超声斑点追踪技术与组织多普勒频移无关，因此不受声束方向与室壁运动方向间夹角的影响，无角度依赖性，能够更准确地反映心肌运动。

（5）超声造影：

是在常规超声检查的基础上，利用造影剂使后散射回声增强，明显提高超声诊断的分辨力、敏感性和特异性的一种成像技术。该技术能够实时动态观察组织微血管灌注信息，提高病变检出率，有助于病变良恶性的鉴别。

超声波遇见明显小于入射声波界面的散射体时会发生散射，其散射的程度与散射体的形态、大小及周围组织的声阻抗差有关。尽管血液中含有较多的红细胞、白细胞、血小板等物质，但其声阻抗差别很小，散射很弱，在普通彩超仪上无法显示。如果在血液中人为加入声阻抗与血液差别很大的介质（如微气泡），血液中的散射就会增强。利用这一原理，通过静脉注射超声造影剂，造影剂随血管灌注进入器官、组织，使其显影或增强，可为临床诊断提供重要依据。目前，超声造影技术已广泛应用于胰腺、脾脏、子宫、输卵管、腹部外伤以及一些浅表器官等疾病的诊断及鉴别诊断，比如肿瘤定性判断、微小病变的早期发现、介入治疗后的疗效评估、血管病变及外伤的快速诊断、心脏解剖情况及功能的准确评估等。

（6）超声介入及超声治疗：

为了判断疾病的性质、明确病灶部位的毗邻关系，帮助制定或指导手术、术中引导等，常规开展超声介入性操作。介入超声包括超声引导下的各种穿刺与治疗（包括穿刺活检、抽吸、引流、注药治疗、微波与射频治疗等）、腔内超声、术中超声、高强度聚焦超声等。

此外，近几年还出现了一种超声融合成像导航新技术。该技术将CT或MRI图像的三维数据输入超声设备内，通过高精度的磁感应定位器，使任何一个面的超声图像与任意面的CT或MRI图像完全对应，达到两种图像的完美融合。操作者可以随意移动探头更换切面CT或MRI的图像实时与之联动，确保监视器上显示的超声图像与CT或MRI图像为同一切面。实现两种图像对治疗过程的共同引导，充分发挥CT或MRI高分辨力的优势和超声实时的特点，为介入导航提供了很大便利。

4.其他常见影像

（1）细胞病理影像类：

早期病理切片以实物方式长期存放，目前的病理影像设备则依托显微镜进行数字化成像。

显微镜属于精密光学仪器，它通过一组凸透镜，将目标物体进行高倍放大，以观察组织切片、细胞、细菌及其他微生物。为了提升诊断准确性，需对待检体进行染色处理。因此，与前述各类影像设备的显像不同，病理图像为彩色图像。数字化过程基于彩色电荷耦合器件（charge coupled device，CCD）技术的进步，因此，病理影像取决于显微镜光学成像技术及CCD数字化处理能力。

根据待检组织标本类型的不同，生物显微镜主要有明场观察、暗场观察（暗视野显微镜）、相差观察、荧光观察等几种观察模式，相应的CCD也有多个成像模式。

目前所使用的病理影像设备主要有两种，一种是直接在生物显微镜光路中加装CCD，经过处理后，在显示器上显示图像，方便医师判读诊断，显像过程由医师操作；另一种则是将已制作好的全部病理切片自动扫描，连续拍照，并无缝拼接，最终得到整套切片的数字化图像。该图像的分辨力极高，图像文件较大，通常超过500MB，可以长期存储，而且利用网络技术，可以随时调用，方便浏览、测量、标注，甚至能够利用人工智能（AI）技术进行自动分析，节约人工判读时间。目前，病理图像为一般文件格式，如JPEG格式（joint photographic experts group format，JEPG），不依照DICOM标准进行封装，跨平台传输受到一定限制。

（2）内镜影像类：

内镜设备的基本原理相似，主要包括图像处理主机、光源主机和内镜镜体三个部分。内镜进入人体腔体后，依靠镜体内外光纤传递光源主机产生的强光，照亮腔体，从腔内反射的光进入内镜上的光学系统，在高分辨力彩色CCD上成像，经图像处理主机处理后形成彩色视频信号。与光学内镜相比，电子内镜是将光学系统进行压缩，将微型CCD置于镜体前端，镜体内以数字信号的形式进行传输，畸变和干扰更小，但成本更高。

内镜成像通常为动态彩色影像，设备厂商多数未依照DICOM标准进行封装，通常仅在报告系统中采用若干幅静态图像。内镜系统图像输出端口较多，格式复杂，且各厂商无统一文件格式，虽能够直接存储，但管理难度较大。目前已有专业厂商，自图像输出端口抓取图像，利用封装软件制作成为DICOM格式文件，并进行归档管理。

除上述设备外，内镜设备还包括超声内镜和胶囊内镜。超声内镜是将超声探头制作成内镜形式，原理与超声设备相同。胶囊内镜是普通电子内镜的延伸，目前主要用于胃、十二指肠和结肠检查，将数据传输由有线变为无线，光源由胶囊内部电池供应，持续在检查部位闪光拍照，最终生成高频率静态图像，但存在明显的局限性。

电子放大内镜其实就是激光共聚焦显微镜，该设备呈现的不是普通的胃肠镜影像，而是放大超过100倍，接近显微镜影像的图像，能直接观察活体胃表面黏膜组织及细胞，在一定程度上可以减少活检量。

（3）眼底图像类：

针对不同疾病，眼科成像主要包括可见光成像、超声成像和激光成像。由于早期眼科治疗过程相对独立，眼科设备制造商相对封闭，并未遵循如DICOM等国际标准，互通性较差。常见眼科成像设备包括眼底照相机、眼底光学相干断层成像（optical coherence tomography，OCT）设备等。

眼底照相机采用红外光源瞄准和调焦，通过闪光提供适宜的曝光量，照相机拍摄记录得到患者的眼底图像。目前主要用于对人眼后表面（包括视网膜、黄斑、后节等）进行观察、拍摄及记录、处理眼底状况。

眼底光学相干断层成像（OCT）是利用眼中不同组织对光（用830nm近红外光）的反射不同，当从散射介质中返回的弹道光子和蛇行光子与参考光的光程差在光源的相干长度范围内时，发生干涉，而当漫射光子与参考光的光程差大于光源的相干长度时，则不能发生干涉，从而将带有被测样品信息的弹道光子和蛇行光子提取出来，进行成像。OCT轴向分辨力可达10μm，极大提升了眼底病变的诊断能力。

OCT是两个切面的断层成像，实际检查数据量较大，但是，目前主流设备厂商均未按照DICOM标准进行数据封装，导致数据文件不易跨平台读取，且仅保留有明确诊断价值的断层图像，造成大量图像数据的浪费。

眼底相干光层析血管成像术（optical coherence tomography angiography，OCTA）是近年来发展起来的一种全新的眼底影像检查技术。该技术基于眼底血管中存在流动的血细胞，对同一横断面进行重复的相干光层析成像；通过数字减影等方法，获得移动血细胞即血流的信号；并据此信号进行血管结构的三维重建，以冠状面的形式逐层呈现眼底血管影像。

（4）生物电信号图像类：

生物电信号是各种生物细胞内外电位变化在体表的宏观表现，将这些电信号进行测量并按照时间（频率）顺序进行描绘，即为生物电信号图像。常见生物信号图像包括心电图（electrocardiogram，ECG）、脑电图（electroencephalogram，EEG）、肌电图（electromyogram，EMG）、眼电图（electrooculogram，EOG）和视网膜电图（electroretinogram，ERG）等。实际上，生物电信号图像并非图像，而是信号随时间变化产生的波形曲线，在医疗机构中，通常将其作为图像文件进行统一管理。

体表心电信号（ECG）是心肌细胞电活动的综合反映。人体静息状态下，体表可测量心电信号幅值不超过5mV，频率范围0.05~100Hz。常见测量设备包括心电图机和心电监护仪等。设备需于人体特定位置安装电极片以采集信号，经信号放大、数字化采集、滤波后，送至显示端形成心电图图像。心电图机通常采集12导联心电数据并描绘；心电监护仪通常采集3导联或5导联心电图数据并显示，同时显示心率及报警等信息。部分心电管理系统可以将心电图机内的原始数据进行归档管理，方便后期数据分析。但是，由于缺少统一的文件格式存储标准，无法实现跨平台存储，主要的跨平台存储方式仍为图片文件，可读取分析能力较弱。部分心电监护仪虽然支持HL7标准，可支持如心率、血压、呼吸、报警值等数据传输，但图像数据和波形数据传输则存在诸多解析问题。

脑电图（EEG）是神经细胞电位活动的宏观反映。多种神经系统疾病会导致脑电信号异常，因此脑电图具有重要的临床意义。脑电信号的最大幅值为100μV，频率0.5~100Hz，波形采集原理与心电基本一致，电极分布于头部各个位置。与心电活动不同，脑电图诊断需要对大脑适时进行一定程度的刺激，诱发特殊脑电响应，方可进行有价值的波形采集。通常为了取得更为完整的大脑功能区神经活动信息，需要增加更多的采集导联，目前进行诱发电位（ERP）分析的脑电图机已经达到16导联以上，进行8h以上长时间采集的脑电图系统要达到64导联以上，导联数越多，采集的信息越丰富，数据量越大。波形存储仍以图像文件为主，几乎无法对原始数据进行存储和跨平台解析。

肌电图（EMG）通常是为测定特定神经或肌肉生理状况，进行外部电刺激后描绘出的肌电变化曲线，例如各体表部位肌电图、喉肌电图、术中神经监护等。设备原理与心电图采集基本一致，仅仅根据肌电频率范围进行特定滤波的调整。

眼部电生理设备与眼科其他成像设备的原理完全不同，并非依靠光学成像，而是依靠光进行刺激，监测眼部电生理信号。其主要结构包括光刺激器、放大器、图像工作站。眼球运动可以产生生物电现象，角膜和网膜之间存在电位差，因此可以通过测量电位差变化记录眼电生理信号，例如视网膜电图（ERG）、眼电图（EOG）、视觉诱发电位（VEP）等，此处不再一一赘述。

总之，电生理信号图像的本质是波形，但是，目前由于原始数据较少能够有效存储和跨平台解析，难以实现计算机自动判读。

（5）皮肤镜图像类：

皮肤图像最常用的检查设备是皮肤镜，皮肤镜又称皮表透光显微镜。与眼科眼底镜、耳鼻喉科用的耳镜一样，其本质是一种可以放大数十倍的皮肤显微镜，主要用于观察皮肤色素性疾病。皮肤疾病的诊断标准主要基于皮肤肿瘤表面的颜色变化和其病理变化的关联性。通常皮肤镜只是简单的便携式显微镜，没有数字化成像设备，目前部分产品已经具备数字化照相设备，但未依照DICOM标准进行处理。

皮肤超声通常采用50MHz以上探头，涵盖整个皮肤组织深度，由于探头频率高，能够观测的组织结构更为精细。

反射式共聚焦激光扫描显微镜即皮肤CT是一种基于光学聚焦原理的显微镜，采用830nm半导体激光作为光源，实时对皮肤组织进行计算机三维重建，可以有效减少创伤活检操作，丰富了诊断手段。

5.医学成像新技术

（1）光声成像：

光声成像是近年来快速发展的一种基于光声效应的生物医学成像方法，兼具光学成像对比度高以及声学成像穿透力强的特点，在获得高分辨力组织影像的同时，定量分析组织的一系列生理参数变化，从而实现功能成像。光声成像的理论依据是光声效应 （photoacoustic effect，PA），该效应是指当使用脉冲或经过调制的电磁波辐照物体时，有些物体会吸收电磁波能量并发热，随之产生热膨胀并以声波的形式向外传播。

光声成像一般可以分为两大类：光声显微成像（PA microscopy，PAM）和光声计算层析成像（PA computed tomography，PACT）。PAM类似光学显微成像，一般使用聚焦的超声探头来探测探头聚焦区域的原始信号，不同的是PAM也可以根据超声信号的时域信息获得该方向上的一维深度信息。成像过程中通过逐点扫描方式（类似光学成像中的扫描共聚焦显微成像），在每一点获得一维深度的信息，然后用大量的一维结果拼接成二维或三维的PAM图像。和PAM不同，PACT利用多个超声换能器探头采集信号，然后通过重建得到图像。

（2）光学相干断层成像（optical coherence tomography，OCT）技术：

是利用弱相干光的干涉特性，以及采集样品组织的后向散射光来重建样品内部结构，进行高分辨力成像，具备无创、实时、高分辨等特点，是近年来发展非常迅速的一种新型医学光学成像技术。它不仅可以对活体组织微观结构进行无创、高分辨检查，还可以对血流速度、光学性质、血氧等参数进行定量评估和功能成像。

自光学相干断层成像技术出现以来，该技术在图像分辨力、成像速度以及信噪比等多个性能方面取得了很大的进步。在技术领域方面，也从单纯的结构成像拓展到复杂的多功能成像，在应用领域方面则从眼科延伸到了口腔、皮肤、心血管等多个领域。

（3）热成像技术：

是一种借助计算机和红外热技术记录人体热场影像的成像技术。红外热成像技术通过被动地接收物体辐射出的红外线来识别目标，利用红外探测器接收物体发热部位的辐射，根据其辐射功率的强弱与分布转换成相应的电信号，成像装置通过电信号计算物体表面温度的分布数据，经成像系统处理，形成红外热图像视频信号，获得物体的红外热图像。

人体是一个天然的生物发热体，由于解剖结构、组织代谢、血液循环及神经状态的不同，机体各部位的温度不同，形成不同的热场。红外热像仪通过光学电子系统将人体辐射的远红外光波经滤波聚集、调制及光电转换，变为电信号，并经A/D 转换为数字量，然后经多媒体图像处理技术，以伪彩色热图的形式，显示人体的温度场。比较正常热图和异常热图的异同，结合临床即可诊断，推断疾病的性质和程度。与CT、MRI相比，医用红外热成像技术可更早发现某些特定肿瘤。

（4）阻抗断层成像（electrical impedance tomography，EIT）：

是一种以人体内部电阻抗的分布为成像目标的医学成像技术。通过体表电极阵列给人体施加小的安全驱动电流，在体外测量相应电压信号，按照一定的图像重建算法，来重建人体内部的电阻抗分布或其变化的图像。

人体内的不同组织，在不同的生理、病理状态下具有不同的电阻抗且阻抗变化较大，电阻抗成像技术在检测卒中、肺气肿、心肌萎缩、膀胱疾病、乳腺癌等方面有广泛的应用。与CT 等医学成像技术相比，EIT 技术具有无创伤、成像快、成本低、可连续性检测等优势，在临床实践中，可以为临床医学诊断和监护提供技术支持，具有良好的应用前景。

（三）医学影像信息系统

自伦琴发现X线到20世纪70年代末，医学影像信息的载体主要是X线胶片。医学影像技术主要指的是X线摄影技术，医学影像信息的传播、存储介质主要靠胶片。随着CT、MRI、DR等数字化医学影像设备应用的全面普及，如何处理、保存、分类、传输这些海量的医学影像数据，成为行业内不可回避的问题。其核心问题是如何建立统一的标准进行医学影像数据共享以及如何有效压缩存储与传输。在此背景下诞生了医学数字成像和通信标准（digital imaging and communications in medicine，DICOM），影像存储与传输系统（picture archiving and communication system，PACS）和放射信息系统（radiology information system，RIS）。

1.影像存储与传输系统

影像存储与传输系统（PACS）最早由传统医学影像设备生产厂商率先推出，同时专业化的显示设备也随之出现。自20世纪90年代以来，国内PACS产品迅速发展，并开始在医院应用，目前已经广泛普及。

PACS的发展至今大致经历了三个阶段：第一阶段为20世纪80年代初至90年代中期，为PACS发展的初级阶段，当时大多数系统属于小型PACS，主要在医院的部分科室使用，用于连接影像科的一些影像设备。当时以胶片的数字化为目标，在小范围内成功地实现了医学影像的传输、管理和统一显示，但由于各PACS产品所采用的信息格式和传输模式并不相同，使得它们之间无法进行顺畅的数据交流，形成了所谓的信息孤岛。第二阶段是在20世纪90年代中后期至21世纪初期，各厂家PACS的建设遵循DICOM通信协议，能够直接从医学成像设备处获取符合DICOM标准的数字化图像数据，采用了客户机 / 服务器（client/server）的体系结构，具备初步的网络通信能力，并具有PACS的互联性和开放性。各家以实现整个医院的影像共享为目标，对PACS与医院信息系统（hospital information system，HIS）和放射信息系统（RIS）进行整合，提高了读片诊断的效率和准确率，大大方便了临床其他科室的应用。第三阶段，自2000年以来，PACS应用逐步从建设数字化医院向组成数字化医院集团、区域化PACS解决方案和地域及国域之间连接的方向发展，并以此为基础逐步发展成为远程放射系统（teleradiology system），目前已成为区域医疗一体化中的重要组成部分。新一代PACS对医学图像的质量、后处理方法及传输速率提出了更高的要求，许多影像设备制造厂家以及专业IT厂家也陆续加入了该系统的研发。这促进了各项标准的切实落实与发展。

2.放射信息系统（RIS）

RIS是放射科“以医疗和患者为中心”的管理信息系统，是医院信息化管理的重要组成部分。RIS包含多种应用功能模块，支撑医院影像科的任务管理工作，如患者预约、分诊缴费划价与终端确认、患者报告书写及打印、科室效益分析与统计、检查信息核对等模块。为了提高信息的共享性和减少信息的冗余，RIS还基于DICOM、卫生信息交换标准（HL7）等国际标准，与PACS实现无缝集成，起到承上启下的作用，实现了医学影像资料和患者基本信息资料的双向传输。

3.医学影像信息系统

PACS与RIS融合形成医学影像信息系统（medical imaging information system，MIIS）。根据全国科学技术名词审定委员会出版的《医学影像技术学名词》一书所给出的定义，医学影像信息系统是以计算机和网络为基础，与各种影像成像设备相连接，利用海量存储和关系型数据库技术，以数字化方式收集、压缩、存储、管理、传输、检索查询、显示浏览、处理、发布、远程会诊医学影像信息；以计算机化的方式预约登记影像学检查，管理影像检查机房、初写报告，审核签发报告，发放照片和诊断报告。以利用计算机辅助诊断结果的方式支持临床决策，同时与医院信息系统和电子病历系统集成管理信息系统。

（四）医学影像信息系统相关标准

1.医学数字成像和通信标准

医学数字成像和通信标准（DICOM）是医学影像和相关信息的国际标准。20世纪70年代，美国放射学院（American College of Radiology，ACR）和美国电气制造协会（National Electrical Manufactures Association，NEMA）成立了ACR-NEMA联合委员会。该委员会的主要工作是推动不同制造商的设备间数字图像信息通信标准的建立，使其可以与医院信息系统进行交互，允许不同的影像诊断设备创建统一的医学影像诊断信息数据库。ACR-NEMA联合委员会于1985年发布了最初的1.0版本，1988年该委员会推出2.0版本，到1993年发布的DICOM标准3.0，目前已发展成为现今医学影像信息学领域的国际通用标准。DICOM标准中涵盖了医学数字图像的采集、归档、通信、显示及查询等几乎所有信息交换的协议，以开放互联的架构和面向对象的方法，定义了一套包含各种类型的医学诊断图像及其相关的分析、报告等信息的对象集，定义了用于信息传递、交换的服务类与命令集，以及消息的标准响应，详述了标识各类信息对象的技术，提供了应用于网络环境的服务支持，结构化地定义了制造厂商的兼容性声明（conformance statement）等内容。

2.卫生信息交换标准

卫生信息交换标准（health level seven，HL7）是对医院和医学信息的各种格式和操作给出相应的编码，主要用于文本数据的交换。HL7是基于国际标准化组织（ISO）所公布的网络开放系统互联（OSI）模型第7层（应用层）的医学信息交换协议，由成立于1987年的“Health Level Seven” 标准组织制定，目前已被HIS和RIS广泛应用。

3.医疗信息系统集成

不同于DICOM、HL7，医疗信息系统集成（integrating the healthcare enterprise，IHE）是一份面向场景提供解决方案建议的规范文档；通过提高已有通信标准之间的协同使用水平，优化医疗信息系统之间的共享信息能力，实现为患者提供最佳服务的目的。IHE实现了医疗工作流程的优化和信息的共享。

二、人工智能技术的发展史

人工智能（artificial intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸人类智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的一门综合性很强的交叉前沿学科，它主要包括：知识表示、自然语言处理、机器学习和知识获取、知识处理系统、计算机视觉、自动推理和搜索方法、智能机器人、自动程序设计及专家系统等。

人工智能的历史可以追溯到1956年，计算领域的学者们在达特茅斯大学举行了首次人工智能研讨会，确定了人工智能最初的发展路线与发展目标。之后，由阿瑟·塞缪尔提出了机器学习理论，根据这一理论编写完成了能够与人类进行对弈的西洋跳棋程序，并于1962年战胜了美国的西洋跳棋大师。20世纪70年代中叶符号学派走向低谷，以仿生学为基础的研究学派逐渐火热。神经网络由于误差反向传播（error back propagation）算法的广泛应用也获得了高速发展。在此之后，人们开始尝试研究具有通用性的人工智能程序，但遇到了严重阻碍，人工智能又一次步入低谷。1997 年，国际象棋电脑“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，让人工智能的发展又提上日程。随着算力的增加，人工智能的瓶颈被打破，为基于大数据的深度学习与强化学习发展与应用提供了发展的可能。图形处理器（graphics processing unit，GPU）不断发展，与此同时定制化处理器的研制成功使算力不断提升，为人工智能的突破性发展提供了坚实的基础。英国皇家学会举行的“2014图灵测试” 中“尤金·古斯特曼”第一次“通过”图灵测试。2016年3月阿尔法狗（AlphaGo）在首尔以4∶1战胜围棋世界冠军李世石，2017年5月其升级版又在乌镇战胜了围棋世界冠军柯洁。

2000年后，人类开始将原始数据和答案交给机器深度学习，大量智能医学相关的应用及相关课程开始出现。一个代表事件是人工智能肿瘤解决方案的研发，人工智能系统深入学习了3 469本医学专著、248 000篇论文、69种治疗方案，可以为多种肿瘤的诊断治疗提供决策支持。人工智能诊断决策支持系统对疾病的客观数据资料，如病理图像、影像学图像、实验室检查等方面展现出较大的应用价值。随着理论和技术的日益成熟，人工智能所发挥的作用越来越大，地位越来越重要。目前，AI已广泛应用于经济、军事、医学以及生活中的方方面面。