RSNA 2018周三-人工智能继续占据主导地位

的实际应用人工智能(AI)主导了年会的北美放射学会(RSNA)，因为提高效率——人工智能的一个宗旨——的必要性得到了强调。

西门子培养人工智能算法成为放射学“伙伴”

西门子展台(4136南展厅)展示的两项人工智能技术，承诺简化医生的职业生活。其中一款名为AI-Rad Companion的软件，是开发智能软件助手的平台，能够识别可能是疾病早期迹象的器官和组织变化。另一个叫做AI-Pathway Companion，是一个基于人工智能的临床决策支持系统，用于支持医生在诊断和治疗方面的决策。

西门子表示，AI-Rad Companion平台的首个应用程序主要用于胸部计算机断层扫描(CT)。基于人工智能的实验应用程序正在设计，以区分胸部ct中出现的结构;突出某些结构;然后标记和测量那些可能不正常的。它的目标是帮助放射科医生更快更准确地解释图像，并减少记录结果所需的时间。该公司表示，最终目标是提高生产率和质量。

初步试验已经证实，AI-Rad同伴胸部CT可以根据非心电图触发的CT图像上的冠状动脉钙化分析，识别肺部病变并计算心血管风险。该应用还可以帮助检测骨质疏松引起的脊柱骨折。

AI- pathway Companion将通过人工智能算法将不同类型的数据和多模态图像组合在一起，为患者管理委员会的医生提供患者的临床状态。此外，仍处于实验阶段的AI-Pathway Companion旨在向医生建议管理患者的可能步骤。西门子预计，AI-Pathway Companion将成为治疗前列腺癌的首个临床应用。

观看这个软件的视频例子为一个前列腺癌患者。

Illumeo AI自动获取先前的图像

飞利浦展示了人工智能如何帮助放射科医生以更快的工作流程来改善护理。这是一个视频示例飞利浦的Illumeo软件展示脊柱CT，以及放射科医生如何使用工具栏获得一键式，立即访问三个之前的CT研究，将打开与当前检查完全相同的板片视图和方向。

佳能利用人工智能推进CT图像处理

在2018年RSNA的展位(1938年南厅)，佳能医疗正在展示一种人工智能算法，可以“学习”提高CT图像的分辨率。该算法正在等待FDA的批准，它使用深度学习技术来区分噪声和信号。根据该公司的说法，它然后使用它所学到的来抑制噪声和增强信号。

该算法被称为Advanced intelligent Clear IQ Engine或ACE(发音为ACE)，它从基于模型的迭代重建(MBIR)产生的高质量图像中学习重建CT图像。据该公司称，尽管新算法的经验有限，但AiCE有潜力为CT图像重建设置一个新标准。

Caresteam发布了使用工作流协调器的结果

据该公司称，使用Carestream Health的Workflow Orchestrator时，可以更有效地读取患者图像。Orchestrator投入使用后不到两个月，解释案例在复兴影像医学协会(RIMA)根据Carestream的数据，在加州北岭市(美国最大的10家私营放射学集团之一)，82%的医生被分配给一名非常合格的亚专科医生，负责阅读每种特定的病例类型。(Workflow Orchestrator旨在自动将研究分配给最合适的可用放射科医生，同时平衡病例负载以加快阅读时间。)

成像效率的研究引发了质疑

放射科医生和放射技师可能认为自己的效率比实际情况要好。在2018年RSNA,飞利浦公布了一项研究结果，由飞利浦公司委托，由Suazio咨询在这项研究中，40名放射科医生和放射科技师被要求对自己进行MRI扫描的效率进行评估。除一家公司外，其他所有公司都认为自己的工作效率很高，平均得分为4分(满分为5分)。然而，同样的受访者报告称，他们的MR患者中有20%需要重新扫描。

通常，重新扫描的原因是病人的运动。几乎一半的受访者(45%)报告称，他们不知道有技术可以减少患者运动的影响，从而减少重新扫描的数量。

改善胎儿血流可视化

在RSNA上展示的GE医疗公司的新胎儿HQ心脏和血管软件可能会为胎儿超声提供一个很大的进步。用于Voluson E10的软件有助于评估胎儿心脏的形状、大小和收缩性。一个叫做“辐射流动”的功能以3d视图显示血液流动。它还可以帮助显示血流缓慢的血液，如神经血管循环。观看该技术的视频示例。

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