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摘要：随着计算机技术的飞速发展，人工智能在人类的生活和工作中的应用也越来越广泛，尤其是在医疗领域，其作用不可替代，它可以帮助人们解决很多问题，比如说，医生需要对病人进行诊断，这就要求我们必须掌握一定的AI技术，这样才能更好的为患者服务。 AI技术的出现给医学影像的处理带来了新的挑战与机遇，它不仅仅是一种辅助手段，而且还是一个新的突破口，它将成为医学影像的重要组成部分，使医学影像的质量得到很大的提高;同时，由于AI的智能化，也使得医患沟通的效率变得更高效，从而使医患关系更加融洽。 本文主要介绍了基于AI的医学影像的处理流程，并举例说明，以实例的形式来说明该门学科的应用前景。本论文的目的就是要让大家更清楚的了解该门专业的知识以及对这方面的认识和理解，通过本课题的研究让更多的人重视起这项技术，为以后的学习、工作打下基础。
关键词：AI;应用;影像
中图分类号：TU 文献标识码：A 文章编号：（2021）-06-350
1. AI技术的理论基础
AI技术是人工智能的一个分支，它是由计算机、AI技术和专家系统组成的集成性的概念集合，它主要包括了人脑的智能化处理、信息的获取和存储以及分析能力的提升等。 AI的核心就是人机交互，而人机界面则是人与机器之间的交互纽带，通过交互实现的方式有很多种，比如：按钮操作，鼠标操作，键盘控制，自动识别，甚至还有各种辅助设备的组合等等。 在医疗影像的采集过程中，需要用到大量的图像数据，这些原始的图像往往会存在一些噪声，因此要对其进行降噪处理，提高图像质量，降低噪音污染。 本章节将从AI的基本原理出发，介绍了一种基于视觉的医学影像的去噪方法，并对其算法的具体步骤做了说明。本章将重点论述基于AI的医学影像的去噪效果，并结合相關的案例来验证该技术的实用性。最后总结本文的研究内容，展望后续可能的发展方向。
2. AI技术的基本知识
人工智能的发展离不开AI的支持和应用，而AI的核心是智能的思维方式，即通过计算机的运算和推理来完成任务，而不是依靠人的经验来解决问题。 AI的主要特点是：（1）具有强大的计算能力，能够根据不同的情况进行算法的调整;（2）具备很强的自适应能力，可以对数据的变化做出判断，并能对其进行相应的修正;（3）拥有极强的鲁棒性，能对给定的结果作出响应。 在AI的基础上，我们还需要学习其他的学科例如生物学、心理学、机器学等，也就是要掌握一些理论的知识以及技能，比如说神经网络的相关知识。当然除了这些，还有很多的方面都要结合实际的案例才能得到更好的效果或者说是运用到生活中去。 在医学影像的操作过程中，会涉及到大量的图像采集，但是传统的医学影像的获取方法有很大的局限性，如：效率低，精度不高，速度慢，成本高，耗费人力物力，而且对于医生来说，这也是一个难题。
3.基于AI技术的医学影像处理原理
近年来，计算机技术和人工智能的飞速发展，使得人类的生活方式发生了巨大的变化： （1）虚拟现实技术的出现让人与人之间的距离越来越近，人们不再是通过传统的实验室进行模拟真实世界，而是可以在一个相对封闭的空间里，利用现有的设备和工具，创造出一种全新的视觉体验。 （2）VR系统的应用让医生的工作更加的便捷化，在医院中，患者往往需要经过多个不同的手术室，甚至是同一个器官，这就导致了医生的时间消耗非常大，而病人又不可能一直处在最佳的位置上，所以这就要求医生能够充分的运用AI技术，为病患提供最好的治疗方案。 （3）医学影像的数字化处理，使图像的质量得到很大的提升;医学影像的数字化处理，使医学影像的清晰度、视觉效果以及直观性都有较大的提高;同时也能减少对医患沟通的阻碍;还能降低医疗成本，缩短临床周期，从而达到更好的效果等。
4.医学影像的发展是一个不断创新的过程和趋势
随着计算机技术的进步与应用，医学影像的应用领域也在一步步扩大，从传统的医学图像到如今的视频、音乐、医疗等相关的应用都在进一步扩展。 目前，我国已经有很多医院引进了数字化的影像设备，比如上海的“金盾工程”，北京中检院的“国标”等。这些医卫系统的软件都具有很高的智能化，可以实现对患者的实时监控，并可对医生的诊疗记录进行分析，为病人提供更加全面的信息服务。 应用的医学影像
综上所述：
基于AI技术的医学影像处理技术的研究已经成为了当前计算机领域的一个热点话题，其在医疗卫生的应用也越来越广泛。本文对基于AI的医学影像提取的方法进行了系统的分析与介绍，并结合具体案例，对基于人工智能的医患交流软件的医学图像预处理做了详细的阐述和说明，并提出了一种基于模板的医患交流软件的视觉诊断功能，实现图片的预处理、特征的匹纹理的修剪等。 通过本论文的撰写过程中，虽然我的专业知识得到不断的提升和丰富，但仍然存在很多的不足之处，比如对于医学影像的形态学的理解还不够透彻，还有待进一步的学习完善。因此希望以后的人能够更加的深入了解和掌握AI的基本原理，并且将其应用于临床实践当中，为医生提供更多的帮助与支持。 本课题的主要目的是为了解决目前医院的一些常见的问题以及提高患者的舒适度，使他们能更好的接受疾病的治疗效果，从而减少不必要的麻烦与纠纷。
计算机辅助技术作为一种新的医学影像处理方式，在医患沟通方面发挥着巨大作用，本文对AI技术的应用进行了系统的介绍和分析，并提出了自己的见解： （1）人工智能是未来发展的必然趋势，而医学影像的质量问题一直是一个热点话题，如何提高医疗影像的质量和效率，是当前迫切需要解决的一大难题。 （2）笔者认为，可以通过以下方法来改善目前医院的医患关系，比如：设置患者信息数据库，建立交互式医生诊断平台，让医护人员与病人之间有更多的交流机会，让其更好的了解病情，同时也能及时的反馈给临床医师，减少不必要的纠纷;在医学影像的采集过程中，尽量使用机器设备，避免对人体造成伤害，降低危险性;对于不同的疾病采取相应的治疗措施，最大程度的保障病人的生命安全，使其能够顺利完成手术。 （3）针对医学影像的特点和功能，设计出一款适合于医患双方的APP，方便广大人民群众的生活、学习、工作。
参考文献
[1]黄浩，施红，陈伟炜，俞允，林多，许茜，俞向梅，洪全兴，魏国强.医学影像技术学专业教育的问题与思考[J].教育教学论坛.2013（11）
[2]彭文献，黄敏，罗敏.基于岗位需求培养医学影像技术学生专业意识的探讨[J].浙江医学教育.2011（03）
山东协和学院 济南 250109
关键词：AI;应用;影像
中图分类号：TU 文献标识码：A 文章编号：（2021）-06-350
1. AI技术的理论基础
AI技术是人工智能的一个分支，它是由计算机、AI技术和专家系统组成的集成性的概念集合，它主要包括了人脑的智能化处理、信息的获取和存储以及分析能力的提升等。 AI的核心就是人机交互，而人机界面则是人与机器之间的交互纽带，通过交互实现的方式有很多种，比如：按钮操作，鼠标操作，键盘控制，自动识别，甚至还有各种辅助设备的组合等等。 在医疗影像的采集过程中，需要用到大量的图像数据，这些原始的图像往往会存在一些噪声，因此要对其进行降噪处理，提高图像质量，降低噪音污染。 本章节将从AI的基本原理出发，介绍了一种基于视觉的医学影像的去噪方法，并对其算法的具体步骤做了说明。本章将重点论述基于AI的医学影像的去噪效果，并结合相關的案例来验证该技术的实用性。最后总结本文的研究内容，展望后续可能的发展方向。
2. AI技术的基本知识
人工智能的发展离不开AI的支持和应用，而AI的核心是智能的思维方式，即通过计算机的运算和推理来完成任务，而不是依靠人的经验来解决问题。 AI的主要特点是：（1）具有强大的计算能力，能够根据不同的情况进行算法的调整;（2）具备很强的自适应能力，可以对数据的变化做出判断，并能对其进行相应的修正;（3）拥有极强的鲁棒性，能对给定的结果作出响应。 在AI的基础上，我们还需要学习其他的学科例如生物学、心理学、机器学等，也就是要掌握一些理论的知识以及技能，比如说神经网络的相关知识。当然除了这些，还有很多的方面都要结合实际的案例才能得到更好的效果或者说是运用到生活中去。 在医学影像的操作过程中，会涉及到大量的图像采集，但是传统的医学影像的获取方法有很大的局限性，如：效率低，精度不高，速度慢，成本高，耗费人力物力，而且对于医生来说，这也是一个难题。
3.基于AI技术的医学影像处理原理
近年来，计算机技术和人工智能的飞速发展，使得人类的生活方式发生了巨大的变化： （1）虚拟现实技术的出现让人与人之间的距离越来越近，人们不再是通过传统的实验室进行模拟真实世界，而是可以在一个相对封闭的空间里，利用现有的设备和工具，创造出一种全新的视觉体验。 （2）VR系统的应用让医生的工作更加的便捷化，在医院中，患者往往需要经过多个不同的手术室，甚至是同一个器官，这就导致了医生的时间消耗非常大，而病人又不可能一直处在最佳的位置上，所以这就要求医生能够充分的运用AI技术，为病患提供最好的治疗方案。 （3）医学影像的数字化处理，使图像的质量得到很大的提升;医学影像的数字化处理，使医学影像的清晰度、视觉效果以及直观性都有较大的提高;同时也能减少对医患沟通的阻碍;还能降低医疗成本，缩短临床周期，从而达到更好的效果等。
4.医学影像的发展是一个不断创新的过程和趋势
随着计算机技术的进步与应用，医学影像的应用领域也在一步步扩大，从传统的医学图像到如今的视频、音乐、医疗等相关的应用都在进一步扩展。 目前，我国已经有很多医院引进了数字化的影像设备，比如上海的“金盾工程”，北京中检院的“国标”等。这些医卫系统的软件都具有很高的智能化，可以实现对患者的实时监控，并可对医生的诊疗记录进行分析，为病人提供更加全面的信息服务。 应用的医学影像
综上所述：
基于AI技术的医学影像处理技术的研究已经成为了当前计算机领域的一个热点话题，其在医疗卫生的应用也越来越广泛。本文对基于AI的医学影像提取的方法进行了系统的分析与介绍，并结合具体案例，对基于人工智能的医患交流软件的医学图像预处理做了详细的阐述和说明，并提出了一种基于模板的医患交流软件的视觉诊断功能，实现图片的预处理、特征的匹纹理的修剪等。 通过本论文的撰写过程中，虽然我的专业知识得到不断的提升和丰富，但仍然存在很多的不足之处，比如对于医学影像的形态学的理解还不够透彻，还有待进一步的学习完善。因此希望以后的人能够更加的深入了解和掌握AI的基本原理，并且将其应用于临床实践当中，为医生提供更多的帮助与支持。 本课题的主要目的是为了解决目前医院的一些常见的问题以及提高患者的舒适度，使他们能更好的接受疾病的治疗效果，从而减少不必要的麻烦与纠纷。
计算机辅助技术作为一种新的医学影像处理方式，在医患沟通方面发挥着巨大作用，本文对AI技术的应用进行了系统的介绍和分析，并提出了自己的见解： （1）人工智能是未来发展的必然趋势，而医学影像的质量问题一直是一个热点话题，如何提高医疗影像的质量和效率，是当前迫切需要解决的一大难题。 （2）笔者认为，可以通过以下方法来改善目前医院的医患关系，比如：设置患者信息数据库，建立交互式医生诊断平台，让医护人员与病人之间有更多的交流机会，让其更好的了解病情，同时也能及时的反馈给临床医师，减少不必要的纠纷;在医学影像的采集过程中，尽量使用机器设备，避免对人体造成伤害，降低危险性;对于不同的疾病采取相应的治疗措施，最大程度的保障病人的生命安全，使其能够顺利完成手术。 （3）针对医学影像的特点和功能，设计出一款适合于医患双方的APP，方便广大人民群众的生活、学习、工作。
参考文献
[1]黄浩，施红，陈伟炜，俞允，林多，许茜，俞向梅，洪全兴，魏国强.医学影像技术学专业教育的问题与思考[J].教育教学论坛.2013（11）
[2]彭文献，黄敏，罗敏.基于岗位需求培养医学影像技术学生专业意识的探讨[J].浙江医学教育.2011（03）
山东协和学院 济南 250109