深度学习与医学图像分析的行业图谱

本文选自研究报告《深度学习与医学图像分析行业图谱》和图谱《深度学习与医学图像分析行业图谱》研究报告《深度学习与医疗图像分析的行业图谱》由清华大学五道口金融学院资本市场与公司金融研究中心编制该报告仅供研究之用，不提供建议

行业图谱研究将连续开展，逐一选取国家战略重点科技领域的商业应用场景，时效性强研究重点在人工智能，量子信息，集成电路，生命科学，生物育种，航天科技，深海，现代能源等前沿领域

这份报告是生物医药领域的行业图谱:深度学习和医学图像分析行业深度学习具有多隐含层和自主学习的能力，广泛应用于图像处理领域本研究通过结合医学图像分析的特点和深度学习的基本原理，重点研究了深度学习在医学图像分析中的技术流程和难点，卷积神经网络模型在医学图像分析中的应用，以及国内外手术导航的发展现状和未来趋势

01深度学习和医学图像介绍

人工智能是计算机科学的一个分支这门学科是对人的意识和思维的信息过程的模拟机器学习是人工智能的主要核心，主要是设计和分析一些让计算机自动学习的算法深度学习是机器学习领域的一个新的研究方向它学习样本数据的内在规则和表示层次，可应用于搜索技术，数据挖掘，机器翻译，自然语言处理等行业

开发快速的医学图像处理算法，提取病变组织和介入对象的精细量化信息，对于实现微创介入手术中正确的手术引导至关重要根据医学图像信息处理方法和处理对象的不同，医学图像分析方法主要包括图像配准，图像定位与检测，图像分类与识别

医学图像分析中深度学习的技术发展和方法流程

深度学习是机器学习领域中的一系列算法，试图使用多个非线性变换来抽象多个层中的数据它不仅学习输入和输出之间的非线性映射，还学习输入数据向量的隐藏结构，可用于智能识别或预测新样本深度神经网络，尤其是卷积神经网络，是医学图像分析的一个主要研究方向如下图所示，在头颈部器官自动分割任务中，使用训练好的CNN网络对测试组图像中的体素进行分类

训练深度学习模型的条件和关键技术竞争点

在开发深度学习模型时，硬件，软件，算法和数据是不可或缺的四个部分，这也决定了深度学习模型的质量:

①硬件:GPU提供多核并行计算的基础架构，提高计算速度，解决复杂计算问题，英伟达上市了图灵架构的RTX系列GPU卡，增加了张量张量计算单元，大大提升了矩阵乘法和卷积计算的性能，这些都是深度学习中的关键。

②软件:通过使用深度学习框架，企业可以根据自身行业特点和场景需求，更快，更方便地开发AI应用，不再需要从0到1搭建基础，大大提高了工业智能化的效率和水平，有了这些基础平台和工具，我们可以避免重新发明轮子，专注于技术研究和产品创新这些框架包括早期从学术界走出来的Caffe，Torch和Theano，Google牵头的TensorFlow，亚马逊选择押注的MXNet，脸书花大力气打造的PyTorch，微软内部开源的CNTK等等

③算法:主要是提高效率，降低能耗，增加功能，增强可信度，增强健壮性，降低实现难度等。

④数据:实现人机合作的互联网智慧医疗模式，跨区域，跨学科开展大数据人工智能，实施医学影像精准标注。

深度学习的挑战与解决方案

深度学习的成功主要归功于三个因素——大数据，大模型和大计算。下面总结了深度学习挑战和解决方案的介绍:

①从未标记数据中学习，解决标记数据昂贵的问题:当前深度学习的前沿之一是如何从未标记数据中学习。目前已经做了相关的研究工作，包括生成性对抗网络和双重学习，

②缩小模型大小解决大模型在移动设备上使用不方便的问题:现在常见的模型大小几乎都在500Mb以上。如何设计更巧妙的算法，使其模型更小，同时又不损失精度，是模型压缩的重点研究，

③全新的硬件设计，算法设计，系统设计需要昂贵的材料和时间成本来解决大计算:通过一些全新的硬件设计或算法设计，可以大大加速这种训练，

④通过多模态数据组合可以实现小样本的有效学习:人工智能通过结合深度学习，知识图谱，逻辑推理，符号学习等，更接近人类智能。

⑤通过游戏机学习，将认知任务扩展到决策任务:通过观察环境和其他个体的行为，为每个个体构建不同的个性化行为模型，最终选择最优策略，该策略将适应环境和其他个体行为的变化。

深入学习应用于临床试验的流程。

临床试验中医学图像的标准化对于避免可能导致无效研究结论的偏见和错误至关重要标准化在多点临床试验中尤为重要在这种临床试验中，涉及不同的医学成像设备，因为每个站点可能有来自不同供应商的MRI或CT扫描仪这种设备的异质性会导致影像学研究的采集和重建发生变化，从而导致定量影像生物标志物的不确定性

深度学习在手术导航系统中的应用

手术导航系统将患者的术前或术中图像数据与手术床上患者的解剖结构精确对应，在手术过程中对手术器械进行跟踪，并以虚拟探头的形式实时更新和显示手术器械在患者图像上的位置，使手术操作更加快速，准确和安全本节主要总结了国外四大顶尖医疗公司——Brain Lab，ClaroNav，Medtronic和Stryker的技术特点和融资历史，并介绍了他们的手术导航系统和产品

大脑实验室:

BrainLAB神经外科导航系统可以在蔡司手术显微镜下实现导航拥有先进的三维成像技术，肿瘤轮廓的三维显示等，并能准确定位病变

克拉罗诺夫:

Navient是一种计算机辅助手术导航系统，配备了小型便携式推车其精度无与伦比，相关仪器可循环使用，操作过程简单，使用方便可以为外科医生进行颅内手术时提供导航服务

美敦力:

美敦力StealthStation S7手术导航系统利用立体定向手术技术识别术中解剖结构，通过透视图像或数字标记的参考坐标实现精确治疗。

史赛克:

Stryker骨科手术导航系统利用跟踪设备提供计算机辅助导航技术，使外科医生能够更全面地了解患者的关节力学，确保新关节具有成功置换所需的稳定性和活动范围。