“AI+超声”从入门到行家 看这一篇文章就够了

上周直播活动结束后，有朋友在后台留言说希望小编能出个文字版的直播内容，方便学习(*ﾟ

由于篇幅原因，小编只选取了最后二十分钟的「Q&A」环节，将其整理成文字。想要回看完整直播的朋友可以下载「荔枝微课」APP，然后搜「子询AILab」就可以

Q1：超声市场的痛点是什么？ 

超声市场有个处理数据方面的痛点，说到底就是设备的大小与人工智能相结合的

设备的大小主要取决于产品的重量、产品的可靠性、电池的功耗等。当便携式超声或掌上超声与人工智能相结合，智能诊断将帮助医生减少相应的工作量，下沉到基层

Q2：整个超声市场有多大？行情如何？ 

据公开数据表示，中国医用超声诊断设备市场在 2014 年已达 69 亿元，估计在 2019 年达 91 亿元。如果算上非医用市场，整个超声市场的规模估计接近 120 亿元。

另一方面，政策利好也是超声领域的优势之一。近年来，国家在基层医疗方面进行了大量投资，尤其是在超声影像方面，投资力度增速在 6%—8% 左右。

早在 2017 年的政府工作报告中就提出了实施「健康中国」战略，「基层」成了其中的高频词汇。超声与基层医疗的结合得到了广泛的响应，「超声设备便携化」是「健康中国」战略中重要的组成部分。

实际上，中国的超声技术相对落后于国外，尤其是「AI+掌超」方面，国际上如 Butterfly 的企业已有产品取得了 FDA 认证，但国内的「AI+掌超」市场尚且还是一片蓝海：如果国内有一款技术过硬的人工智能诊断影像设备，其市场容量将是及其巨大的。

Q3：为什么探头是超声设备重要组成部分？

探头是超声最核心的传感器。通过探头我们能接收到超声打入人体内的反射信号，再利用反射信号进行成像。因此传感器质量的好坏决定了图像质量的好坏。

首先，超声探头频带要宽，只有宽频带探头才能收到更多信号，不同频率中收到的信号代表不同的组织的成像，不同频率的图像对人工智能算法的分析有不同的应用。

比如低频信号（零级回波信号），零级回波信号主要是反射信号，反射信号实际上标记的是物体在哪，可以让人工智能程序识别相应的组织所在的位置。

如果是中频信号（一倍频信号），主要得到的数据和组织的特性有关，这方面的数据主要是用来帮助勾画相应的组织的轮廓。

如果是两倍频、三倍频信号，实际上可以得到弹性成像或者血液流动的速度，这可以帮助我们对组织进行细分，这就要求超声探头具有很宽的频带响应特性。

其实频响和带宽之间是一个悖论。从成像分辨率的角度来讲，当我们使用灵敏度较高的探头，可以得到更好的空间分辨率，但这种探头的频带一般都不够宽，所以超声的探头技术是急待革新的。

*关于「超声探头」这个话题，小编会在下周的文章中和大家聊聊。