每经编辑｜阿沙·巴特菲尔德    

当地时间2025-11-01,gfyuweutrbhedguifhkstebtj,亚瑟沟侧脸盗摄

精准(zhun)成像的基石：低(di)剂量(liang)与(yu)高(gao)分辨率(lv)的完美(mei)平衡(heng)

在医学影(ying)像领域(yu)，追(zhui)求更清晰的图像质(zhi)量与(yu)更(geng)低(di)的辐射剂(ji)量，始终是(shi)放(fang)射科医(yi)生和患者(zhe)共(gong)同的期(qi)盼(pan)。2023年(nian)，这一目标(biao)在(zai)胸片成(cheng)像技术上得到(dao)了(le)前(qian)所未(wei)有(you)的重视(shi)和突破。我们看(kan)到(dao)，低剂量胸片(pian)技(ji)术已经(jing)不(bu)再(zai)是遥(yao)不(bu)可及的“概念”，而(er)是(shi)逐(zhu)渐(jian)成为临(lin)床(chuang)实(shi)践(jian)中的“标配(pei)”。这背后(hou)，是(shi)探测器技术的飞跃(yue)式发(fa)展，以(yi)及图像(xiang)重(zhong)建算法的不断优化(hua)。

过(guo)去，我们(men)常常面临(lin)一个(ge)两(liang)难的(de)困境：要(yao)获得(de)高分(fen)辨率(lv)的图(tu)像，就必须(xu)增加X射线(xian)的(de)曝光剂量，这无疑(yi)会增加(jia)患(huan)者的(de)辐射(she)风险(xian)，尤其是(shi)对于(yu)需要反(fan)复进行(xing)胸片检查的群体，如(ru)儿(er)童、孕妇(fu)以及慢(man)性病患者，这种担忧尤为突出(chu)。而低(di)剂量技(ji)术(shu)，虽然(ran)能(neng)有(you)效降(jiang)低辐射(she)，但往往(wang)伴随着图像质(zhi)量的(de)下降，信(xin)噪(zao)比降低，细节丢失(shi)，这又(you)可能导(dao)致漏(lou)诊(zhen)或误诊(zhen)。

2023年的趋势，正是(shi)打(da)破(po)这一(yi)僵局(ju)。新(xin)型数字X射(she)线(xian)探测器，如新一(yi)代的非晶硅(gui)（a-Si）和氧化(hua)锌（ZnO）探测器(qi)，其(qi)量子探测效(xiao)率（QDE）和填(tian)充(chong)因(yin)子(zi)得到了显(xian)著提升(sheng)。这(zhe)意味着在(zai)相同(tong)的(de)X射线通(tong)量(liang)下(xia)，这(zhe)些探测(ce)器能够捕捉到(dao)更多(duo)的X射线光(guang)子，从而转(zhuan)化为(wei)更强(qiang)的信(xin)号。

即便是在降(jiang)低(di)曝光剂量的(de)前提(ti)下，探测(ce)器依然(ran)能获取(qu)足够多(duo)的信(xin)息(xi)，为后续(xu)的图(tu)像处理打(da)下坚实(shi)基础(chu)。

与(yu)此先进(jin)的图像(xiang)重建(jian)算法，特(te)别(bie)是基于(yu)统计模(mo)型(xing)和深度学习(xi)的算(suan)法，在低剂量图(tu)像的(de)去(qu)噪和细节增强方(fang)面(mian)展(zhan)现(xian)出了惊(jing)人的(de)能(neng)力。这些(xie)算(suan)法能(neng)够(gou)智(zhi)能(neng)地(di)识别(bie)和(he)滤除(chu)图像中(zhong)的随机(ji)噪声(sheng)，同时(shi)又不会(hui)过(guo)度平(ping)滑，从(cong)而保(bao)留(liu)甚至(zhi)凸显出微小(xiao)的病灶细节，如早期(qi)结节(jie)、细微的纹(wen)理改变(bian)等(deng)。

一(yi)些(xie)研(yan)究表(biao)明(ming)，采用先进的低(di)剂量(liang)技术(shu)和算(suan)法，其图像质量(liang)在视(shi)觉(jue)评估和客(ke)观(guan)评价(jia)指(zhi)标上(shang)，已(yi)经可以媲美甚(shen)至超越(yue)传(chuan)统高(gao)剂(ji)量(liang)成(cheng)像(xiang)。

例如(ru)，在肺结节筛查(cha)领域，低剂(ji)量CT（LDCT）已(yi)经成(cheng)为金(jin)标准(zhun)，而(er)胸片作为更(geng)便捷、成本更低(di)的(de)影(ying)像学检查(cha)手段(duan)，其(qi)低剂(ji)量(liang)技术(shu)的(de)进(jin)步(bu)，使得在基层医疗(liao)机构(gou)和常(chang)规体(ti)检(jian)中，实(shi)现(xian)更安(an)全、更有效(xiao)的(de)早期肺癌(ai)筛查成(cheng)为(wei)可能。这(zhe)不(bu)仅(jin)能(neng)大(da)幅(fu)提升早(zao)期肺癌的(de)发现(xian)率，还(hai)能有效(xiao)降(jiang)低整(zheng)个(ge)社会(hui)在(zai)医疗(liao)资(zi)源上(shang)的(de)投入。

随(sui)着“智慧医疗(liao)”概念(nian)的(de)深(shen)入人(ren)心，胸片曝光的智(zhi)能化管(guan)理也成为(wei)重(zhong)要趋势(shi)。在2023年，我们(men)看(kan)到越来(lai)越多(duo)的X射(she)线机(ji)系统集成了AI辅助的(de)曝光(guang)参(can)数(shu)优化功能(neng)。这些(xie)系统(tong)能够(gou)根据患者(zhe)的体型、年龄、性(xing)别以(yi)及检(jian)查(cha)部(bu)位的具(ju)体(ti)情(qing)况，自动(dong)推荐(jian)最(zui)优(you)的(de)曝光剂量和(he)参数组合。

通(tong)过(guo)对海量临床数(shu)据的学(xue)习，AI能(neng)够(gou)精准(zhun)预测(ce)不同(tong)参(can)数下(xia)的成像(xiang)效果(guo)，从(cong)而(er)避免了过(guo)去经验性(xing)、试(shi)错性(xing)的曝光(guang)模式(shi)，实(shi)现“一次(ci)成像，最(zui)佳效果(guo)”。

这种(zhong)智(zhi)能化的(de)曝光管(guan)理，不仅保证了图像质(zhi)量(liang)，更重要的(de)是(shi)，它将(jiang)医生从繁(fan)琐(suo)的参数设置(zhi)中解(jie)放出(chu)来，让(rang)他们能更(geng)专注于诊(zhen)断(duan)本身。标准化的曝光流程也(ye)有助(zhu)于提(ti)高影像科(ke)的工(gong)作效率(lv)，减少因人为(wei)因素(su)导致(zhi)的图像质量波(bo)动。

总(zong)而(er)言之(zhi)，2023年(nian)胸片曝光的趋(qu)势(shi)，清晰地指向(xiang)了“精(jing)准(zhun)成(cheng)像”。通(tong)过低剂量技术和(he)先(xian)进(jin)算法的(de)深度融(rong)合，我(wo)们(men)正在实(shi)现以更(geng)低(di)的(de)辐(fu)射剂量(liang)，获得更(geng)高(gao)质量(liang)、更具诊(zhen)断(duan)价(jia)值的影(ying)像信(xin)息。这(zhe)不(bu)仅仅是技术(shu)的迭代，更是对生命健(jian)康的深切关(guan)怀，为疾病(bing)的早期诊(zhen)断和精准治疗奠定(ding)了(le)坚(jian)实的(de)基(ji)础。

AI赋能(neng)与数字化(hua)转(zhuan)型：重塑胸片诊断(duan)的未(wei)来(lai)格(ge)局

如果说(shuo)低剂量技(ji)术是胸(xiong)片曝光(guang)“硬(ying)实(shi)力”的(de)提升，那么人(ren)工(gong)智能（AI）的深(shen)度介入，则(ze)赋(fu)予(yu)了(le)胸片诊断“软实(shi)力(li)”的飞跃(yue)。2023年，AI在胸(xiong)片影像分(fen)析领域的应(ying)用(yong)，已经(jing)从最初(chu)的探索(suo)性研(yan)究，逐步走向(xiang)成熟和(he)规模(mo)化部署，深刻地(di)改(gai)变(bian)着放(fang)射(she)诊断的(de)每(mei)一(yi)个环(huan)节，从图像(xiang)采集(ji)到最终的报告(gao)解读(du)。

我们注(zhu)意(yi)到，AI在(zai)胸片领(ling)域(yu)的应(ying)用，已(yi)不再(zai)局限(xian)于单一的(de)病灶检测(ce)。现如今，AI模型能(neng)够承(cheng)担(dan)更(geng)复(fu)杂(za)的任(ren)务，包括(kuo)：

智(zhi)能辅(fu)助(zhu)阅(yue)片：AI算(suan)法能够(gou)快(kuai)速(su)扫描大(da)量(liang)的(de)胸片图像(xiang)，自动识别(bie)和标(biao)记可疑病(bing)灶(zao)，如肺结(jie)节、肺(fei)炎、胸(xiong)腔积(ji)液(ye)、气(qi)胸等(deng)。这大(da)大(da)减轻了(le)放射科医(yi)生的阅片负担，尤其(qi)是在面对(dui)海(hai)量(liang)检(jian)查(cha)需(xu)求时，AI能(neng)够充当“第二双(shuang)眼睛”，提高阅片(pian)效率和(he)准确性。许(xu)多(duo)AI系统还能(neng)对(dui)病灶(zao)进(jin)行初(chu)步的量化(hua)分(fen)析(xi)，如结(jie)节的大小(xiao)、密度、边缘形态(tai)等，为医生提供更(geng)全(quan)面的信息(xi)。

早期病变(bian)筛查(cha)：尤其(qi)在(zai)肺(fei)癌筛(shai)查方(fang)面，AI算(suan)法通(tong)过学(xue)习大量的(de)肺部影像数据(ju)，能够(gou)识(shi)别(bie)出人眼难以(yi)察(cha)觉的(de)微(wei)小病灶，或者(zhe)在(zai)早(zao)期表(biao)现不(bu)典(dian)型的病灶。这(zhe)对(dui)于(yu)提(ti)升早期肺癌的检出(chu)率(lv)至关重(zhong)要，为患(huan)者争(zheng)取宝贵的(de)治疗时间(jian)。

诊断(duan)流程优化：AI还(hai)可(ke)以用于优(you)化整个诊(zhen)断(duan)流程。例(li)如(ru)，智能(neng)排队系(xi)统可以根据病(bing)情的紧(jin)急(ji)程度对胸(xiong)片(pian)进(jin)行优(you)先级(ji)排序(xu)；AI驱动(dong)的(de)报(bao)告生成工(gong)具(ju)可以根(gen)据AI的(de)分析结果，自动(dong)生成(cheng)结(jie)构(gou)化的诊断(duan)报(bao)告初(chu)稿(gao)，大大缩短报告(gao)撰写时间。

影(ying)像(xiang)质量控制(zhi)：AI还可(ke)以对输入(ru)的胸(xiong)片图(tu)像进(jin)行质量评估(gu)，自(zi)动判断图(tu)像(xiang)是否清(qing)晰(xi)、是(shi)否存(cun)在伪(wei)影(ying)，及(ji)时提醒操(cao)作人员重(zhong)新拍(pai)摄(she)，确保了影像(xiang)质量(liang)的稳定性(xing)。

2023年的(de)一个显著(zhu)趋势是，AI不(bu)再仅(jin)仅是独立(li)的“辅(fu)助工(gong)具”，而是(shi)开始(shi)深度(du)融(rong)合到(dao)现有(you)的(de)医学影像工作(zuo)流(liu)程(cheng)中(zhong)。无论(lun)是(shi)PACS（影(ying)像归档和(he)通信系统）、RIS（放射信息系(xi)统(tong)）还(hai)是HIS（医院信息(xi)系统），都展现出(chu)与AI解决方(fang)案无(wu)缝集(ji)成的(de)能力(li)。这使(shi)得AI的应用更(geng)加便捷，能够(gou)实时(shi)反馈给临(lin)床医生，极大地(di)提升了工作效(xiao)率和(he)协作水平(ping)。

与此胸片影像的“数(shu)字化转型(xing)”也(ye)进(jin)入了(le)新的(de)阶段(duan)。随着(zhe)数(shu)字(zi)化X射线探(tan)测(ce)器(qi)（DR）的普(pu)及(ji)，以及(ji)数(shu)字影像存储和(he)传输技术(shu)的成(cheng)熟，胸片数据已(yi)经完(wan)全实现(xian)了(le)数字(zi)化。2023年，这一(yi)趋势(shi)进一步深(shen)化，体现在：

云影(ying)像平(ping)台(tai)：基于云(yun)的影(ying)像(xiang)存(cun)储和(he)分析平台逐渐(jian)兴起，这使(shi)得医(yi)疗机构能(neng)够更(geng)灵活地管(guan)理和共享影像(xiang)数据(ju)，方便(bian)了远(yuan)程(cheng)会(hui)诊和(he)多(duo)中心协(xie)作。AI模型也(ye)可以部署在云端，为(wei)更多基层(ceng)医疗(liao)机(ji)构提供先(xian)进(jin)的诊断(duan)服(fu)务(wu)。互(hu)联互通：随着国(guo)家医(yi)疗(liao)信息互(hu)联(lian)互(hu)通标准的(de)推进，不同(tong)医(yi)院、不同系(xi)统(tong)之(zhi)间的胸片(pian)影像数据能(neng)够实现更(geng)高效的交(jiao)换和(he)利用(yong)。

这不仅方(fang)便了(le)患者(zhe)的(de)转(zhuan)诊和(he)连(lian)续(xu)性治疗，也为AI模(mo)型的(de)大规(gui)模(mo)训(xun)练和(he)验证提供(gong)了更丰富的数(shu)据源。影像(xiang)大(da)数(shu)据分(fen)析：数(shu)字化转型(xing)催生了海量(liang)的(de)胸片(pian)影(ying)像数据(ju)。通(tong)过(guo)对(dui)这些大(da)数(shu)据(ju)的深(shen)度挖(wa)掘(jue)和(he)分(fen)析，我们(men)可以从中(zhong)发现(xian)新的疾(ji)病(bing)规(gui)律(lv)、评估治(zhi)疗效果(guo)、优化(hua)诊疗方案，甚至(zhi)预(yu)测(ce)疾病(bing)的(de)发生(sheng)风(feng)险(xian)，这(zhe)为(wei)医(yi)学研(yan)究和(he)公共卫(wei)生(sheng)决策(ce)提(ti)供(gong)了(le)前所未(wei)有的(de)机遇(yu)。

当然(ran)，AI在(zai)胸(xiong)片领域的(de)应用并非(fei)一蹴而就，仍(reng)然(ran)面临挑(tiao)战(zhan)，例(li)如数据(ju)的隐私安全(quan)、模型的(de)“黑箱(xiang)”问题(ti)、临床的接受度以及监管(guan)的完(wan)善等(deng)。但(dan)2023年的趋(qu)势(shi)表(biao)明，这些挑(tiao)战正(zheng)被积极地(di)解决，AI与胸片(pian)影(ying)像的融合(he)正在(zai)朝(chao)着(zhe)更(geng)加成熟(shu)、普惠(hui)的方向发(fa)展(zhan)。

展望未(wei)来，胸(xiong)片曝光技(ji)术的(de)演进(jin)，将是(shi)一个(ge)由低(di)剂量(liang)、高分(fen)辨率(lv)的(de)精(jing)准成像(xiang)技(ji)术(shu)，与AI驱动(dong)的(de)智能(neng)化(hua)分析(xi)和数(shu)字化转型(xing)共同(tong)驱(qu)动的宏(hong)大叙(xu)事。这场变(bian)革，将(jiang)使胸(xiong)片检(jian)查变(bian)得更安全(quan)、更高(gao)效、更精准(zhun)，最终(zhong)惠及每一(yi)位患(huan)者，引领放射诊(zhen)断(duan)迈向一(yi)个更加智慧、更(geng)加人(ren)性化的新(xin)时代。

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图片来源：每经记者 陈某佺 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄