我國AI醫學影像行業市場規模高速增長 心血管疾病領域影像產品獲批數量最多

分類

主要類型

按影像模態分類

CT（計算機斷層掃描）影像分析:用于肺結節、腫瘤、腦卒中等疾病的檢測和診斷。

MRI（磁共振成像）影像分析:用于腦部、脊柱、關節等部位的病變檢測。

X光影像分析:用于骨折、肺炎、肺結核等疾病的篩查。

超聲影像分析:用于乳腺、甲狀腺、心臟等部位的病變檢測。

病理影像分析:用于癌癥的病理切片分析，輔助病理醫生診斷。

PET/CT影像分析:用于腫瘤、心血管疾病等的功能代謝分析。

按應用場景分類

疾病篩查:用于早期疾病的快速篩查，如肺結節篩查、乳腺癌篩查等。

輔助診斷:幫助醫生識別病變區域，提供診斷建議，如腦卒中診斷、骨折檢測等。

治療規劃:輔助制定治療方案，如腫瘤放療靶區勾畫、手術路徑規劃等。

預后評估:通過影像數據分析疾病進展和治療效果，如腫瘤治療效果評估。

影像增強與重建:提高影像質量或減少輻射劑量，如低劑量CT重建、MRI超分辨率重建。U2u

按技術方法分類

基于深度學習的影像分析:利用卷積神經網絡（CNN）等深度學習模型進行病變檢測和分類。

基于機器學習的影像分析:利用傳統機器學習算法(如支持向量機、隨機森林）進行影像特征提取和分析。

影像分割與標注:自動分割影像中的病變區域，如腫瘤分割、器官分割。

影像分類與檢測:對影像進行分類（如良惡性判斷）或檢測病變區域（如肺結節檢測）。

影像生成與增強:利用生成對抗網絡（GAN)等技術生成或增強影像數據。

按疾病領域分類

腫瘤領域:如肺癌、乳腺癌、肝癌等的早期篩查和診斷。

心血管領域:如冠心病、心肌梗死等的影像分析。

神經系統領域:如腦卒中、阿爾茨海默病等的影像診斷。

骨科領域:如骨折、骨質疏松等的影像分析。

呼吸系統領域:如肺炎、肺結核等的影像篩查。