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摘要：随着当前计算机技术和人工智能技术的发展，计算机辅助诊断技术出现，计算机辅助诊断技术通过对医学影像图像的特征学习，能够自动判断医学影像图像是否存在异常之处，进而进行诊断和发现患者存在的病变。目前随着计算机辅助诊断技术的发展成熟，计算机辅助诊断技术已经发展相对成熟，在临床过程中被应用于多个领域。本文主要阐述了计算机辅助诊断的基本原理，介绍了计算机辅助诊断技术在肺结节、乳腺癌等方面的应用。
关键词：计算机辅助诊断;医学影像诊断;应用研究
随着世界范围内医学影像技术的发展，出现了X射线、CT、MRI以及超声等影像技术，这些技术的出现使得探查人体内部器官的成为了现实，这对于临床中诊断患者的病因及病情发展情况具有重大帮助，但在过去的医学影像结果诊断的过程中十分依赖医生的诊断能力和水平，一旦医生出现诊断失误那么很有可能对患者的病情造成一定的负面影像，而随着计算机辅助诊断技术的出现，通过计算机对医学影像图片进行分析判断则能够一定程度上帮助减少医生在诊断过程中的失误，提升诊断结果的准确性，不仅如此，计算机辅助分析技术还能够帮助医生发现其可能忽视的问题，使医学影像诊断结果更加全面、细致。
一、计算机辅助诊断的基本原理
（一）数据预处理
大多数计算机辅助诊断系统需要在进行具体的诊断之前对相关图像数据进行预处理，消除图像数据中由于设备差异和环境差异所造成的图像苏不均匀等问题，除此之外，还需要消除图像数据中的噪音，尽管数据预处理步骤并不属于计算机辅助诊断的基本流程，但是如果没有对图像数据进行预处理，那么在进行计算机诊断的过程中很有可能出现因数据间存在差异导致计算机系统误判的现象。
（二）图像分割
将医学影像图片进行分区域检测与分析能够大大提升诊断结果的精准性与全面性，因此将医学图像进行区域分割成为了计算机辅助诊断过程中的重要发展方向。由于通过人工对医学图像进行分割与分析较为耗时，且对区域的分割可能存在不准确以及重复性劳动所造成的疲劳等问题，因此自动分割成为了计算机辅助诊断领域的重要发展方向，目前在研究过程中出现了基于区域的图像分割方法、基于边缘检测的分割方法等多种图像分割方式，但是由于医学图像本身较为复杂，加之患者医学图像存在个体差异，因此自动分割方式的准确性还有待提升，需要在这一方面进行加强研究。
（三）样本采集
在计算机辅助诊断的过程中需要对患者的医学影像进行采样，在患者所拍摄的相关器官医学图像存在可疑的病灶时，计算机辅助诊断需要将医学图像中的这些点位进行采集和记录，而这就要求计算机辅助诊断系统具有高度敏感性，能够发现病灶部位图像信息与其他部位图像信息之间存在的细微差别。
（四）图像特征提取
在完成对可疑部分进行信息采集之后，计算机辅助诊断系统需要进一步对图像的特征进行提取，在这一过程中，计算机辅助诊断系统需要提取和选择包括图像信号强度相关统计量、边 缘特征等方面，从而获取病灶部位大小、边缘形状以及组织纹理等特征。需要注意的是在图像特征提取的过程中并非图像提取越多越好，在提取的过程中准确选择具有价值的参数图像更能够提升计算机辅助诊断的准确性以及整个计算机辅助诊断系统的运行效率。
纹理特征
（五）分类器
完成计算机辅助诊断系统对图像的分类，并根据计算机辅助系统对图像的分类结果对不同类型的图像进行学习，这有这样才能够最终形成对某一疾病的最终诊断系统。目前计算机辅助诊断系统的机器学习方式具有多种，人工神经学习网络是当前应用较多的学习算法，人工神经学习网络具有自主学习和自主适应的特点，不仅如此在容错性等方面也有较好的表现，但人工神经学习的周期较长且可解释性相对较差，而医学图像诊断是一个较为复杂的任务，人工神经学习网络在计算机辅助诊断过程中的应用效果有限，目前相关研究者正探索将深度学习算法和方式应用到计算机辅助诊断中。
二、计算机辅助诊断主要应用的领域
（一）计算机辅助诊断在胸片诊断中的应用
对胸片医学图像的分析是计算机辅助诊断最早应用的领域之一，这主要基于胸片图像中的支气管血管束、肋骨等正常解剖结构的重叠，这就要求诊断者具有非常丰富的经验进行诊断，然而即便是经验较为丰富的诊断者面对胸片这样较为复杂的图像，在诊断患者是否患有早期肺癌以及小结灶方面的病变也存在一定的难度，因此近年来，将计算机辅助诊断技术应用于胸片中成为了研究热点。
（二）乳腺癌计算机辅助诊断
基于钼靶的乳腺癌筛查是目前计算机辅助诊断应用最为广泛和普遍的领域，由于乳腺癌的突出表现是肿块和微钙化病灶，因此无论是医师诊断还是计算机辅助诊断其重点都是判断图像中是否存在肿块以及钙化病灶，乳腺癌计算机辅助诊断技术经过多年的发展，在辅助诊断微钙化病灶方面较为精准，其准确度能够达到86%-99%，在肿块判断方面，准确度在83%-90%，仍需进一步提升。
三、总结
总体而言，计算機辅助诊断技术在临床影像诊断中的应用还处于初步阶段，这主要基于计算机辅助诊断技术的多个问题未能够解决，影像到了计算机辅助诊断的准确性，但计算机辅助诊断技术为诸多临床问题的解决提供了新的思路和方向，因此在未来需要进一步加强计算机辅助诊断技术的研究及其在临床中的应用。
参考文献：
[1]赵愉，王得旭，顾力栩.人工智能技术在计算机辅助诊断领域的发展新趋势[J].中国科学：生命科学，2020，50（11）：1321-1334.
[2]于鹤，赵稳兴.计算机辅助诊断技术在病理学中的应用进展[J].诊断病理学杂志，2018，25（03）：223-226.
[3]高歌，马帅，王霄英.计算机辅助诊断在医学影像诊断中的基本原理和应用进展[J].放射学实践，2016，31（12）：1127-1129.
[4]张国鹏，廖琪梅，焦纯，李宝娟，刘洋，卢虹冰.虚拟结肠镜的计算机辅助诊断技术[J].西安电子科技大学学报，2015，42（02）：157-161.
关键词：计算机辅助诊断;医学影像诊断;应用研究
随着世界范围内医学影像技术的发展，出现了X射线、CT、MRI以及超声等影像技术，这些技术的出现使得探查人体内部器官的成为了现实，这对于临床中诊断患者的病因及病情发展情况具有重大帮助，但在过去的医学影像结果诊断的过程中十分依赖医生的诊断能力和水平，一旦医生出现诊断失误那么很有可能对患者的病情造成一定的负面影像，而随着计算机辅助诊断技术的出现，通过计算机对医学影像图片进行分析判断则能够一定程度上帮助减少医生在诊断过程中的失误，提升诊断结果的准确性，不仅如此，计算机辅助分析技术还能够帮助医生发现其可能忽视的问题，使医学影像诊断结果更加全面、细致。
一、计算机辅助诊断的基本原理
（一）数据预处理
大多数计算机辅助诊断系统需要在进行具体的诊断之前对相关图像数据进行预处理，消除图像数据中由于设备差异和环境差异所造成的图像苏不均匀等问题，除此之外，还需要消除图像数据中的噪音，尽管数据预处理步骤并不属于计算机辅助诊断的基本流程，但是如果没有对图像数据进行预处理，那么在进行计算机诊断的过程中很有可能出现因数据间存在差异导致计算机系统误判的现象。
（二）图像分割
将医学影像图片进行分区域检测与分析能够大大提升诊断结果的精准性与全面性，因此将医学图像进行区域分割成为了计算机辅助诊断过程中的重要发展方向。由于通过人工对医学图像进行分割与分析较为耗时，且对区域的分割可能存在不准确以及重复性劳动所造成的疲劳等问题，因此自动分割成为了计算机辅助诊断领域的重要发展方向，目前在研究过程中出现了基于区域的图像分割方法、基于边缘检测的分割方法等多种图像分割方式，但是由于医学图像本身较为复杂，加之患者医学图像存在个体差异，因此自动分割方式的准确性还有待提升，需要在这一方面进行加强研究。
（三）样本采集
在计算机辅助诊断的过程中需要对患者的医学影像进行采样，在患者所拍摄的相关器官医学图像存在可疑的病灶时，计算机辅助诊断需要将医学图像中的这些点位进行采集和记录，而这就要求计算机辅助诊断系统具有高度敏感性，能够发现病灶部位图像信息与其他部位图像信息之间存在的细微差别。
（四）图像特征提取
在完成对可疑部分进行信息采集之后，计算机辅助诊断系统需要进一步对图像的特征进行提取，在这一过程中，计算机辅助诊断系统需要提取和选择包括图像信号强度相关统计量、边 缘特征等方面，从而获取病灶部位大小、边缘形状以及组织纹理等特征。需要注意的是在图像特征提取的过程中并非图像提取越多越好，在提取的过程中准确选择具有价值的参数图像更能够提升计算机辅助诊断的准确性以及整个计算机辅助诊断系统的运行效率。
纹理特征
（五）分类器
完成计算机辅助诊断系统对图像的分类，并根据计算机辅助系统对图像的分类结果对不同类型的图像进行学习，这有这样才能够最终形成对某一疾病的最终诊断系统。目前计算机辅助诊断系统的机器学习方式具有多种，人工神经学习网络是当前应用较多的学习算法，人工神经学习网络具有自主学习和自主适应的特点，不仅如此在容错性等方面也有较好的表现，但人工神经学习的周期较长且可解释性相对较差，而医学图像诊断是一个较为复杂的任务，人工神经学习网络在计算机辅助诊断过程中的应用效果有限，目前相关研究者正探索将深度学习算法和方式应用到计算机辅助诊断中。
二、计算机辅助诊断主要应用的领域
（一）计算机辅助诊断在胸片诊断中的应用
对胸片医学图像的分析是计算机辅助诊断最早应用的领域之一，这主要基于胸片图像中的支气管血管束、肋骨等正常解剖结构的重叠，这就要求诊断者具有非常丰富的经验进行诊断，然而即便是经验较为丰富的诊断者面对胸片这样较为复杂的图像，在诊断患者是否患有早期肺癌以及小结灶方面的病变也存在一定的难度，因此近年来，将计算机辅助诊断技术应用于胸片中成为了研究热点。
（二）乳腺癌计算机辅助诊断
基于钼靶的乳腺癌筛查是目前计算机辅助诊断应用最为广泛和普遍的领域，由于乳腺癌的突出表现是肿块和微钙化病灶，因此无论是医师诊断还是计算机辅助诊断其重点都是判断图像中是否存在肿块以及钙化病灶，乳腺癌计算机辅助诊断技术经过多年的发展，在辅助诊断微钙化病灶方面较为精准，其准确度能够达到86%-99%，在肿块判断方面，准确度在83%-90%，仍需进一步提升。
三、总结
总体而言，计算機辅助诊断技术在临床影像诊断中的应用还处于初步阶段，这主要基于计算机辅助诊断技术的多个问题未能够解决，影像到了计算机辅助诊断的准确性，但计算机辅助诊断技术为诸多临床问题的解决提供了新的思路和方向，因此在未来需要进一步加强计算机辅助诊断技术的研究及其在临床中的应用。
参考文献：
[1]赵愉，王得旭，顾力栩.人工智能技术在计算机辅助诊断领域的发展新趋势[J].中国科学：生命科学，2020，50（11）：1321-1334.
[2]于鹤，赵稳兴.计算机辅助诊断技术在病理学中的应用进展[J].诊断病理学杂志，2018，25（03）：223-226.
[3]高歌，马帅，王霄英.计算机辅助诊断在医学影像诊断中的基本原理和应用进展[J].放射学实践，2016，31（12）：1127-1129.
[4]张国鹏，廖琪梅，焦纯，李宝娟，刘洋，卢虹冰.虚拟结肠镜的计算机辅助诊断技术[J].西安电子科技大学学报，2015，42（02）：157-161.