2025年3月12日，江蘇省人民醫(yī)院放射科張久樓博士應(yīng)邀為醫(yī)學(xué)技術(shù)系師生帶來了一場題為《人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用》的專題講座。本次講座聚焦AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用與研究，我系師生全員參與。

張久樓博士以“AI醫(yī)學(xué)影像”為核心，系統(tǒng)闡述了人工智能在醫(yī)學(xué)影像方面的發(fā)展、臨床應(yīng)用和研究的技術(shù)路線。他指出，人工智能在醫(yī)學(xué)影像方面的發(fā)展從臨床視角主要著重在智能診斷、智能評估、智能預(yù)測方面；從工科視角，人工智能的發(fā)展有賴于數(shù)據(jù)、算法、算力的發(fā)展。臨床應(yīng)用方面人工智能已經(jīng)賦能醫(yī)學(xué)影像工作流的每一個環(huán)節(jié)，尤其是成像、計算、分析這三個診療核心環(huán)節(jié)。接著張博士以CT和MR為例詳細介紹了人工智能在成像、計算、分析方面的應(yīng)用，例如在非理想采樣條件下人工智能可以實現(xiàn)高質(zhì)量重建、利用人工智能可以縮短MR成像時間、利用人工智能可以用CT生成MR圖像等。

在研究技術(shù)路線方面，張博士向我們傳授了他和他的團隊進行人工智能研究的詳細的技術(shù)路線包括：數(shù)據(jù)選擇、圖像分割、特征提取、特征篩選和模型構(gòu)建，每個一環(huán)節(jié)都進行了詳細的操作講解。張博士還對比了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢與局限性。他提到：“機器學(xué)習(xí)通過專家系統(tǒng)、計算機視覺、自然語言處理等方法，為解決醫(yī)學(xué)問題提供了多樣化工具；而深度學(xué)習(xí)作為其子集，憑借卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等模型，在處理高維度影像數(shù)據(jù)時展現(xiàn)出更強的特征提取能力。”同時，他強調(diào)，盡管深度學(xué)習(xí)依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)在部分場景（如小樣本分析）中仍具有不可替代的簡單性與高效性。

本次講座不僅深化了師生對人工智能和醫(yī)學(xué)影像的理解，更為未來醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的教學(xué)創(chuàng)新提供了新思路。醫(yī)學(xué)技術(shù)系李占峰主任總結(jié)道：“張博士的分享為我系人工智能與醫(yī)學(xué)影像的融合研究注入了動力，期待更多合作推動智慧醫(yī)療落地。”