每经编辑｜陈廷嘉    

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精准(zhun)成(cheng)像(xiang)的基石：低(di)剂量(liang)与高(gao)分辨(bian)率的完美(mei)平衡(heng)

在(zai)医学影(ying)像领(ling)域(yu)，追求(qiu)更清晰的图像质(zhi)量与更低(di)的辐(fu)射剂(ji)量(liang)，始终是(shi)放射科医生和患者(zhe)共(gong)同的期(qi)盼。2023年(nian)，这一目(mu)标(biao)在胸片(pian)成像技(ji)术上得到(dao)了前(qian)所未(wei)有的重视(shi)和突(tu)破。我们看(kan)到，低剂(ji)量(liang)胸片技(ji)术已经不(bu)再是遥(yao)不(bu)可及的(de)“概念”，而(er)是逐渐(jian)成为临床(chuang)实践(jian)中的(de)“标配”。这背后，是(shi)探(tan)测器技术的飞(fei)跃(yue)式发(fa)展，以(yi)及图像重(zhong)建算法的(de)不断(duan)优化。

过去，我们(men)常常(chang)面临(lin)一个(ge)两(liang)难(nan)的困境：要(yao)获得(de)高分(fen)辨率(lv)的图(tu)像，就必须(xu)增加(jia)X射线的(de)曝光剂(ji)量，这无(wu)疑(yi)会增加患者的辐射(she)风(feng)险，尤(you)其(qi)是(shi)对(dui)于(yu)需要反(fan)复进行胸片检查(cha)的(de)群体(ti)，如儿(er)童(tong)、孕(yun)妇以(yi)及慢(man)性病患(huan)者，这(zhe)种(zhong)担忧尤(you)为突出(chu)。而低(di)剂(ji)量(liang)技术，虽然(ran)能(neng)有(you)效降(jiang)低辐射(she)，但(dan)往往(wang)伴随着图像(xiang)质(zhi)量的(de)下降，信噪(zao)比降(jiang)低(di)，细节丢失，这又可(ke)能导(dao)致漏(lou)诊或(huo)误诊(zhen)。

2023年(nian)的(de)趋(qu)势，正是打(da)破这一僵局(ju)。新型数(shu)字X射线(xian)探测器，如(ru)新一(yi)代的(de)非(fei)晶硅（a-Si）和氧化(hua)锌(xin)（ZnO）探测器(qi)，其(qi)量子探(tan)测(ce)效(xiao)率（QDE）和填(tian)充因(yin)子得到了(le)显(xian)著(zhu)提(ti)升。这(zhe)意味(wei)着(zhe)在相同(tong)的(de)X射(she)线通(tong)量下，这(zhe)些探测(ce)器能(neng)够捕捉(zhuo)到(dao)更多的(de)X射(she)线光(guang)子，从而转化为更强(qiang)的信号。

即(ji)便(bian)是在降低曝光剂(ji)量的(de)前(qian)提(ti)下，探测(ce)器(qi)依然能获(huo)取足够多(duo)的信息(xi)，为(wei)后续的图(tu)像处理打(da)下坚实(shi)基(ji)础(chu)。

与(yu)此先(xian)进(jin)的图像重(zhong)建(jian)算法(fa)，特别是(shi)基(ji)于(yu)统计模(mo)型和(he)深度(du)学习(xi)的(de)算法，在(zai)低剂(ji)量图(tu)像(xiang)的(de)去噪和(he)细节(jie)增强方(fang)面(mian)展(zhan)现出(chu)了(le)惊(jing)人(ren)的能力(li)。这些(xie)算法能够智能(neng)地识(shi)别和滤除(chu)图(tu)像(xiang)中(zhong)的(de)随机噪声，同时又不会(hui)过度平(ping)滑，从(cong)而保留甚(shen)至凸(tu)显出(chu)微小的病灶细节，如(ru)早期(qi)结(jie)节(jie)、细(xi)微的纹理改(gai)变等。

一些(xie)研(yan)究表明，采用先进的低剂量(liang)技(ji)术和算法，其(qi)图像质量在视觉评估和客观(guan)评价(jia)指标(biao)上，已(yi)经可以(yi)媲美甚至超(chao)越(yue)传(chuan)统高(gao)剂(ji)量成像。

例如，在肺(fei)结(jie)节筛查(cha)领域(yu)，低剂量CT（LDCT）已(yi)经成(cheng)为金标准(zhun)，而胸片作为更(geng)便捷、成(cheng)本更低的(de)影像学检查(cha)手段(duan)，其低剂量技术的进(jin)步，使(shi)得在基(ji)层医疗(liao)机构(gou)和(he)常规(gui)体(ti)检中，实(shi)现(xian)更安(an)全、更有(you)效(xiao)的早期肺癌(ai)筛查成为可能。这不仅(jin)能大(da)幅提升(sheng)早(zao)期肺癌的发现(xian)率，还能有效降(jiang)低整(zheng)个社会在(zai)医(yi)疗资(zi)源(yuan)上的(de)投入(ru)。

随(sui)着“智慧(hui)医疗”概(gai)念的深(shen)入(ru)人心，胸片曝光(guang)的智能(neng)化管(guan)理也成为重要(yao)趋势。在2023年，我们(men)看(kan)到越(yue)来越多(duo)的X射线(xian)机系统集(ji)成了AI辅助(zhu)的(de)曝光参数(shu)优化(hua)功能(neng)。这些系统(tong)能够(gou)根据患者(zhe)的体(ti)型、年(nian)龄、性别(bie)以(yi)及检查部位的具(ju)体(ti)情况，自动(dong)推荐最(zui)优(you)的曝光(guang)剂(ji)量和(he)参数(shu)组(zu)合。

通(tong)过对(dui)海量临(lin)床数(shu)据的(de)学习(xi)，AI能够(gou)精准(zhun)预测不同(tong)参数下的成(cheng)像(xiang)效果，从(cong)而(er)避免了过去经验性、试错性的曝光(guang)模(mo)式(shi)，实(shi)现“一次(ci)成像，最佳(jia)效果”。

这种(zhong)智(zhi)能(neng)化的曝光(guang)管理，不仅(jin)保证(zheng)了图像质(zhi)量，更重要(yao)的是(shi)，它(ta)将(jiang)医生从繁(fan)琐的(de)参(can)数设置(zhi)中解(jie)放出(chu)来，让(rang)他们(men)能(neng)更(geng)专注(zhu)于诊断(duan)本身。标(biao)准化(hua)的曝光(guang)流(liu)程也(ye)有助于(yu)提(ti)高影像(xiang)科(ke)的工(gong)作(zuo)效(xiao)率(lv)，减(jian)少因(yin)人为因(yin)素(su)导致(zhi)的图像(xiang)质(zhi)量波(bo)动。

总而言(yan)之，2023年胸片曝光(guang)的趋(qu)势，清(qing)晰地指向(xiang)了“精(jing)准(zhun)成像”。通(tong)过(guo)低剂量(liang)技术(shu)和先(xian)进算法(fa)的(de)深(shen)度融(rong)合，我(wo)们正在(zai)实(shi)现以更(geng)低的辐(fu)射剂量，获得(de)更高(gao)质量(liang)、更(geng)具诊断(duan)价值(zhi)的影(ying)像(xiang)信息。这(zhe)不(bu)仅仅是技术(shu)的(de)迭代，更是对(dui)生(sheng)命健康(kang)的深(shen)切关(guan)怀，为(wei)疾病的早(zao)期(qi)诊断和精准治疗奠定(ding)了(le)坚实的基础(chu)。

AI赋能与(yu)数(shu)字化(hua)转型：重塑胸(xiong)片(pian)诊断的未来格(ge)局

如(ru)果说低剂量技术(shu)是(shi)胸(xiong)片(pian)曝光(guang)“硬实(shi)力”的(de)提升，那么(me)人工(gong)智(zhi)能(neng)（AI）的深度(du)介(jie)入，则(ze)赋予了胸(xiong)片(pian)诊断(duan)“软实力”的飞(fei)跃(yue)。2023年，AI在胸(xiong)片影(ying)像(xiang)分(fen)析领域的应(ying)用(yong)，已经(jing)从(cong)最(zui)初(chu)的(de)探索性研(yan)究，逐步走(zou)向(xiang)成熟(shu)和(he)规模(mo)化部署，深(shen)刻地(di)改变着放(fang)射诊(zhen)断(duan)的每一(yi)个环(huan)节，从(cong)图像(xiang)采(cai)集(ji)到最终的报(bao)告(gao)解(jie)读。

我们注(zhu)意到，AI在(zai)胸片领域的(de)应用，已(yi)不再局限(xian)于单一(yi)的(de)病灶(zao)检测。现如(ru)今，AI模(mo)型能够承(cheng)担更复杂(za)的任务，包(bao)括：

智能辅(fu)助阅(yue)片：AI算法能(neng)够快(kuai)速扫(sao)描大(da)量的(de)胸片(pian)图像(xiang)，自动识(shi)别和标(biao)记可(ke)疑病灶，如(ru)肺结节、肺(fei)炎(yan)、胸(xiong)腔(qiang)积液(ye)、气(qi)胸等(deng)。这(zhe)大大(da)减(jian)轻(qing)了(le)放(fang)射科(ke)医生的阅片(pian)负(fu)担，尤其(qi)是在面对(dui)海量(liang)检查需(xu)求(qiu)时，AI能(neng)够(gou)充当(dang)“第二(er)双眼睛”，提(ti)高阅片(pian)效率和准(zhun)确性(xing)。许多AI系统还能(neng)对病灶进(jin)行初(chu)步(bu)的(de)量化(hua)分析(xi)，如结(jie)节(jie)的(de)大小(xiao)、密度(du)、边(bian)缘(yuan)形(xing)态(tai)等，为(wei)医生提供(gong)更(geng)全(quan)面(mian)的(de)信(xin)息(xi)。

早期(qi)病变(bian)筛(shai)查(cha)：尤其在(zai)肺(fei)癌筛(shai)查方(fang)面(mian)，AI算(suan)法通(tong)过学习大(da)量的肺(fei)部影(ying)像(xiang)数据(ju)，能够(gou)识别出(chu)人(ren)眼难(nan)以察(cha)觉的(de)微小(xiao)病(bing)灶，或者在早期表现(xian)不(bu)典型(xing)的病灶(zao)。这(zhe)对于提(ti)升早(zao)期(qi)肺癌(ai)的(de)检(jian)出率至关重(zhong)要，为(wei)患(huan)者争(zheng)取宝贵的(de)治(zhi)疗(liao)时间。

诊断流程优化：AI还可(ke)以(yi)用于优(you)化整(zheng)个诊断(duan)流(liu)程。例(li)如，智能排队系(xi)统可(ke)以(yi)根据病(bing)情的紧急(ji)程(cheng)度对胸(xiong)片进(jin)行优(you)先级排(pai)序；AI驱动的报(bao)告生成工(gong)具可以根(gen)据AI的(de)分析结果，自动(dong)生(sheng)成结构(gou)化的诊断(duan)报(bao)告(gao)初(chu)稿(gao)，大大(da)缩(suo)短(duan)报告撰(zhuan)写时(shi)间(jian)。

影(ying)像(xiang)质量控制：AI还可以(yi)对输入的胸(xiong)片图(tu)像进(jin)行质(zhi)量评(ping)估(gu)，自(zi)动判(pan)断图像是否清(qing)晰(xi)、是(shi)否(fou)存(cun)在伪(wei)影，及时提(ti)醒操(cao)作人员重(zhong)新拍摄，确保(bao)了影像(xiang)质(zhi)量(liang)的稳(wen)定性(xing)。

2023年的一个显(xian)著趋势是，AI不再仅(jin)仅是独(du)立(li)的“辅(fu)助工(gong)具”，而是开始深度融合(he)到现有的医学影(ying)像工作(zuo)流(liu)程中(zhong)。无论是(shi)PACS（影像归档和(he)通信系(xi)统(tong)）、RIS（放(fang)射信息(xi)系统(tong)）还是(shi)HIS（医院(yuan)信(xin)息(xi)系统(tong)），都展现出(chu)与AI解(jie)决(jue)方(fang)案无(wu)缝集(ji)成的(de)能力(li)。这使(shi)得(de)AI的应用(yong)更加(jia)便捷，能(neng)够(gou)实时反馈给(gei)临(lin)床医生，极(ji)大地(di)提升(sheng)了(le)工(gong)作效率(lv)和协作水平(ping)。

与此胸片影像(xiang)的(de)“数(shu)字化(hua)转型(xing)”也进入(ru)了新的(de)阶段(duan)。随着数字化X射(she)线(xian)探测器(qi)（DR）的普(pu)及，以及(ji)数(shu)字影像(xiang)存(cun)储和(he)传输(shu)技(ji)术(shu)的(de)成熟，胸(xiong)片数据(ju)已(yi)经完全实现了(le)数字化(hua)。2023年(nian)，这(zhe)一(yi)趋势(shi)进(jin)一(yi)步(bu)深化(hua)，体现(xian)在(zai)：

云(yun)影(ying)像平(ping)台：基于云(yun)的(de)影像存储和(he)分析平台(tai)逐渐(jian)兴起，这(zhe)使(shi)得医疗机构(gou)能(neng)够更(geng)灵活地(di)管(guan)理和(he)共享(xiang)影(ying)像数据(ju)，方便(bian)了(le)远程会诊和多中心协(xie)作。AI模型也(ye)可以部署(shu)在云端，为(wei)更多基层(ceng)医(yi)疗(liao)机构(gou)提(ti)供(gong)先进(jin)的(de)诊断服(fu)务。互联互通：随着国家医(yi)疗(liao)信(xin)息互(hu)联(lian)互(hu)通标(biao)准的(de)推(tui)进，不同医(yi)院(yuan)、不同(tong)系统(tong)之间(jian)的胸(xiong)片(pian)影像数(shu)据(ju)能(neng)够(gou)实现更(geng)高效的交换和(he)利用。

这不仅方(fang)便了患者(zhe)的转(zhuan)诊和连续性治(zhi)疗，也为AI模(mo)型(xing)的(de)大规(gui)模训(xun)练和(he)验证(zheng)提供了更(geng)丰富的数据源(yuan)。影像大(da)数(shu)据分(fen)析：数(shu)字(zi)化转型催(cui)生(sheng)了海量(liang)的胸(xiong)片(pian)影像数(shu)据(ju)。通过对(dui)这(zhe)些(xie)大数据(ju)的深度(du)挖掘和(he)分析(xi)，我们(men)可以(yi)从(cong)中发现(xian)新的疾(ji)病(bing)规律、评估治(zhi)疗(liao)效果(guo)、优(you)化(hua)诊(zhen)疗(liao)方案(an)，甚(shen)至(zhi)预测疾病(bing)的发生(sheng)风险，这(zhe)为医(yi)学研究(jiu)和(he)公共卫生(sheng)决(jue)策(ce)提供了前所未(wei)有(you)的机遇(yu)。

当然(ran)，AI在(zai)胸片(pian)领域的(de)应用并非(fei)一蹴而就，仍然(ran)面临(lin)挑战(zhan)，例(li)如数据(ju)的隐私安全、模(mo)型的“黑箱(xiang)”问题(ti)、临床的接受度以及监(jian)管(guan)的完善等。但2023年的趋(qu)势表(biao)明(ming)，这些挑战(zhan)正被积(ji)极地(di)解(jie)决，AI与胸片影(ying)像的(de)融合正在(zai)朝(chao)着更(geng)加(jia)成熟、普惠(hui)的(de)方(fang)向(xiang)发(fa)展。

展(zhan)望未来，胸(xiong)片曝光技术(shu)的(de)演进，将(jiang)是(shi)一个(ge)由(you)低(di)剂(ji)量、高分(fen)辨率(lv)的(de)精(jing)准成(cheng)像技(ji)术，与AI驱(qu)动(dong)的智(zhi)能(neng)化(hua)分析(xi)和数(shu)字化(hua)转型(xing)共(gong)同驱动(dong)的宏(hong)大叙(xu)事。这场变革(ge)，将(jiang)使(shi)胸(xiong)片检(jian)查变(bian)得更安(an)全、更高(gao)效(xiao)、更精准(zhun)，最终惠及(ji)每一(yi)位(wei)患者，引(yin)领放(fang)射诊断迈(mai)向一(yi)个更加智(zhi)慧、更(geng)加人(ren)性(xing)化(hua)的新(xin)时代。

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图片来源：每经记者 陈信仲 摄

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