医学影像AI是将AI技术引入到医学影像领域，结合了深度学习、图像处理、数据分析、图像与语音识别等技术,用于辅助医生进行影像诊断，从而实现智能化的图像分析。基于医学影像的人工智能研究主要包括对图像进行识别和分类两个方面。

在医学影像AI的发展历程中，AI辅助诊断技术不断发展。自1990年起，计算机断层成像(CT)应用于临床，之后，MRI成像技术逐渐被大家所熟悉。近年来，随着医学影像AI技术的不断进步，AI辅助诊断也成了行业关注的热点。接下来，主要从MRI影像中人工智能应用场景、相关技术等方面进行简单介绍。

MRI成像技术

MRI是目前最常用的医学影像检查方法,目前在临床上主要应用于脑、脊髓、心脏、泌尿系统和肌肉骨骼系统的疾病诊断。MRI成像技术与传统X线、CT成像技术相比，具有组织分辨率高、图像质量好等优点，在临床上被广泛应用于脑部疾病的诊断以及肿瘤的鉴别诊断。

AI在医学影像中的应用场景

在医学影像AI的发展过程中，早期主要以计算机图像处理与分析为主，将CT、超声、磁共振等医学影像处理成三维模型,利用计算机图像处理技术对医学影像进行分析,再将结果反馈给医生,辅助医生诊断;后期主要是对病灶部位进行识别，并输出病灶大小、位置、密度等信息，为临床治疗提供依据。

MRI影像在疾病诊断中发挥着重要的作用。研究表明，MRI影像上可检出约70%的早期癌症和50%的恶性肿瘤。在常见的癌症中，肺癌、肝癌、胰腺癌等均可通过MRI影像来确诊。

同时，MRI影像还可用于肿瘤辅助诊断。在常规的成像方式中，MRI成像过程相对简单，通常为多平面成像、容积扫描、速度扫描等，但也存在着一些不足之处。例如，MRI成像时所用的造影剂为化学显像剂，会对患者造成一定的伤害，且会造成较大的辐射剂量。而AI可以对MRI影像进行自动化处理，可自动剔除非病灶区域。

其次，AI可对MRI影像进行图像分割，并根据分割结果来确定肿瘤的位置、大小等信息，从而为医生提供可靠的参考。在临床中，利用AI来辅助医生进行放疗是一个非常常见的应用场景。AI也可以针对肿瘤放疗环节实现自动勾画，进而提高放疗的准确性。

最后，AI也可以进行影像三维重建。在早期的医学影像AI中，AI主要是对医学影像进行三维重建，然后利用AI技术来获取病变区域的三维信息，并通过对这些三维信息来确定病变的位置、形状等信息。

MRI成像过程

MRI成像原理:利用磁场将人体内水的原子核在不同射频脉冲下激发出不同的磁共振信号，通过信号处理获得人体内部组织信息。MRI成像是利用人体内氢原子核在磁场中会产生共振而产生信号，而采集这些信号时需要通过一种特殊的装置(磁共振设备)，这个特殊的装置就是磁共振成像设备。

磁共振成像技术包括一维、二维和三维扫描三种方式，其中，一维扫描是指通过测量人体中氢原子在磁场中的共振频率，来获得人体组织的二维图像;二维扫描是指在一维扫描基础上增加一个旋转平面，用于获取人体内组织的三维图像;三维扫描是指通过一个旋转平面再加上一个固定的横轴进行连续扫描，得到人体内组织的三维图像。

在医学影像AI技术中，深度学习算法是最具代表性的，尤其是深度学习在图像分割领域的应用，更是成了业界的研究热点。