智能影像，精准医疗：联影AI在脑结构分割中的临床应用-

一、引言

十三五期间，我国将脑科学与类脑研究列为「科技创新2030-重大项目」，「中国脑计划」的跨越式发展提上日程。

随着人工智能技术的快速发展，其在医疗领域的应用变得越来越广泛，尤其是在医学影像分析方面。我们常见的一下最新的软件和平台有，FastSurfer：这是一个基于深度学习的开源项目，专为MRI图像处理设计，提供快速且精确的大脑皮层分割服务；United Imaging Intelligence uAI Discover Brain：这个系统能够快速且精确地分割111个大脑区域，并自动计算包括大脑区域体积、不对称指数和MTA评分等重要指标；DPABINet：由中国科学院心理研究所研发的一键式脑网络和图论分析软件平台，整合了最先进的图像处理软件模块，提供了跨平台的简便界面和算法；MouseGAN ：由复旦大学类脑智能科学与技术研究院张孝勇课题组联合德国亥姆霍兹慕尼黑研究中心开发的深度学习算法，用于小鼠大脑MRI多模态合成和结构分割；数字孪生脑（DTB）平台：由类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授研究团队发布的全脑尺度大脑模拟平台，是国际上首个基于数据同化方法开发的平台。

联影AI（United Imaging Intelligence）是在这一领域内的佼佼者，特别是在脑结构分割这一关键技术上，其展示了显著的临床应用潜力。本文旨在探讨联影AI在脑结构分割中如何提供精准的诊断支持，以及这一技术如何改善当前的诊疗流程和疗效。

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二、脑结构分割的重要性

脑结构分割是医学影像领域中的一项关键技术，它通过精确地识别和划分大脑中的各种结构，对于神经科学研究、临床诊断和治疗计划的制定具有极其重要的意义。以下是脑结构分割的几个主要重要性方面：

1. 疾病诊断与早期发现

许多神经系统疾病，如阿尔茨海默病、多发性硬化症、帕金森病等，都伴随着大脑结构的改变。通过精确的脑结构分割，医生可以在症状出现之前就观察到大脑结构的微小变化，从而实现疾病的早期诊断。例如，在阿尔茨海默病中，海马体（负责记忆的脑区）的萎缩是早期的一个重要信号。

2. 疾病进展监测

对于许多神经退行性疾病，监测病情的进展对于评估治疗效果和调整治疗方案至关重要。脑结构分割可以帮助医生定量地跟踪大脑特定区域的体积和形态变化，从而更准确地判断疾病的进展速度和治疗的有效性。

3. 手术和治疗规划

在神经外科手术中，精确的脑结构分割可以帮助外科医生规划手术路径，避免损害到关键的脑区，尤其是那些控制语言、感觉和运动功能的区域。此外，对于放射治疗，精确的脑结构分割能够帮助医生确定辐射剂量和最佳辐射区域，以最大限度地保护正常脑组织。

4. 研究和教育

在神经科学的研究中，脑结构分割是理解大脑功能和结构之间关系的基础。通过比较不同个体的大脑结构，研究人员可以探索大脑如何支持认知、情感和行为功能，以及这些功能如何在各种脑部疾病中受到影响。此外，脑结构分割也是医学教育中不可或缺的一部分，帮助学生和医生更好地理解大脑的解剖结构和功能。

5. 个性化医疗

每个人的大脑结构都有所不同，这些差异可能影响个体对特定治疗的反应。通过脑结构分割，医生可以更好地理解个体的大脑结构特点，制定更加个性化的治疗方案，从而提高治疗的效果和安全性。

脑结构精准分割111脑区，图：不同脑结构分区以不同颜色显示。（图片来源于网络）

三、联影AI在脑结构分割的技术实现

数据采集和预处理在开始脑结构分割之前，首先需要收集高质量的脑部医学影像数据，通常是磁共振成像（MRI）数据。这些数据需要经过预处理以提高分析的准确性和效率。预处理步骤包括但不限于：

• 去噪声：减少扫描过程中产生的噪声。

• 校正：调整图像中的伪影和扭曲。

• 标准化：确保图像数据在强度上具有一致性，方便后续处理。

特征提取联影AI使用深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），来自动学习和提取大脑MRI图像中的特征。这些特征包括大脑各个区域的形状、大小、纹理和相对位置等。通过训练，模型能够识别出与特定脑结构相关的复杂模式。
分割模型的训练训练分割模型是一个关键步骤，需要大量带有专家标注的图像作为训练数据。这些标注定义了大脑的不同结构区域，模型通过学习这些数据来理解不同脑区的界限。常用的深度学习架构包括U-Net、V-Net等，这些网络结构特别适用于医学图像分割任务，因为它们能有效处理大量的图像数据并提取出有用的空间层级特征。
分割执行经过充分训练的模型将被用于新的MRI图像数据集，执行脑结构的自动分割。模型会输出每个像素或体素（三维像素）属于大脑各个结构区域的概率。通过设置阈值，这些概率可以转换为明确的分割图，清晰地显示大脑的不同结构。
后处理和验证分割结果通常需要通过后处理步骤来优化，如平滑分割边界、填充小孔等，以提高分割的准确性和可视化质量。此外，分割结果需要与专家的手动分割进行比较，验证其准确性和可靠性。
临床应用集成这些分割工具被集成到临床工作流中，医生可以使用这些工具来辅助诊断、监测疾病进展和规划治疗。此外，联影AI还需要确保其解决方案符合临床安全和隐私标准。

四、未来展望

实现集成多模态数据分析，提供更全面的视角来理解脑部疾病的复杂性。
增强现实和虚拟现实的应用，提高医生对脑结构和功能的理解。
进一步优化深度学习算法，提高分割的速度和精度。
实时诊断和治疗决策支持，极大地提高医疗效率，尤其是在急诊和重症监护等高压环境中尤为重要。
跨学科合作，有助于开发更为精准和有效的诊断工具，更好地服务于患者和医疗系统。

五、结语

联影AI的脑结构分割技术代表了智能影像和精准医疗结合的前沿方向。这种技术不仅提高了诊断的精确性，还为患者带来了更为高效和个性化的治疗选择。随着技术的不断进步，未来医疗领域将可能迎来更大的变革，从而更好地服务于全人类的健康。

通过这篇科普，我希望能够帮助公众更好地理解人工智能在现代医疗中的实际应用和潜在价值，增强对未来科技带来的积极变化的认识和期待。