2025年3月12日，江蘇省人民醫(yī)院放射科張久樓博士應邀為醫(yī)學技術系師生帶來了一場題為《人工智能在醫(yī)學影像中的應用》的專題講座。本次講座聚焦AI技術在醫(yī)學影像領域的應用與研究，我系師生全員參與。

張久樓博士以“AI醫(yī)學影像”為核心，系統(tǒng)闡述了人工智能在醫(yī)學影像方面的發(fā)展、臨床應用和研究的技術路線。他指出，人工智能在醫(yī)學影像方面的發(fā)展從臨床視角主要著重在智能診斷、智能評估、智能預測方面；從工科視角，人工智能的發(fā)展有賴于數據、算法、算力的發(fā)展。臨床應用方面人工智能已經賦能醫(yī)學影像工作流的每一個環(huán)節(jié)，尤其是成像、計算、分析這三個診療核心環(huán)節(jié)。接著張博士以CT和MR為例詳細介紹了人工智能在成像、計算、分析方面的應用，例如在非理想采樣條件下人工智能可以實現高質量重建、利用人工智能可以縮短MR成像時間、利用人工智能可以用CT生成MR圖像等。

在研究技術路線方面，張博士向我們傳授了他和他的團隊進行人工智能研究的詳細的技術路線包括：數據選擇、圖像分割、特征提取、特征篩選和模型構建，每個一環(huán)節(jié)都進行了詳細的操作講解。張博士還對比了傳統(tǒng)機器學習與深度學習的優(yōu)勢與局限性。他提到：“機器學習通過專家系統(tǒng)、計算機視覺、自然語言處理等方法，為解決醫(yī)學問題提供了多樣化工具；而深度學習作為其子集，憑借卷積神經網絡（CNN）等模型，在處理高維度影像數據時展現出更強的特征提取能力。”同時，他強調，盡管深度學習依賴大量標注數據，但傳統(tǒng)機器學習在部分場景（如小樣本分析）中仍具有不可替代的簡單性與高效性。

本次講座不僅深化了師生對人工智能和醫(yī)學影像的理解，更為未來醫(yī)學影像技術的教學創(chuàng)新提供了新思路。醫(yī)學技術系李占峰主任總結道：“張博士的分享為我系人工智能與醫(yī)學影像的融合研究注入了動力，期待更多合作推動智慧醫(yī)療落地。”