法国首例新冠患者出现时间再次前推，医学影像发挥重要作用！

法国首例新冠患者出现时间再次前推

       5月7日，法国阿尔贝·施韦泽医院医学影像部负责人米歇尔·施密特医生发表公告，称重新研究了去年11月1日至今年4月30日所拍摄的2456张胸片底片，发现共有15例带有典型新冠肺炎症状的疑似病例，最早的疑似病例可追溯到去年11月16日，该患者的肺部影像有4处病变特点与新冠病毒感染病例的特点相符合。

       通过进一步新冠病毒检测，已经证实其中一名于12月2日入院的疑似病例确诊患新冠肺炎。

       至此，法国新冠肺炎患者首例出现时间再次前推。该研究也再次验证医学影像在新冠肺炎诊断和评估过程中所发挥的重要作用。

医学影像

       医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。

       医学影像诊断依靠图像特征进行病变诊断，是临床诊断的重要组成部分，医生往往需要很专业的经验，通过反复查看、调阅既往影像，依据图像上的异常影像表现，评估其所反映的病理变化，结合临床资料进行综合诊断。

       医学影像诊断的正确与否，直接关系到病人是否能够获得及时、合理、有效的治疗。

医学影像+人工智能

       人工智能在医疗领域主要应用于医学影像诊断，主要包括原始数据处理、影像筛查、智能判断三大阶段， 即通过精准的疾病预测模型，进行各种因子及数据的分析处理，应用AI医疗影像，对病原细胞分类，提高筛查效率和质量，以此来协助医生在就诊时提供最好的诊断和治疗建议，提高诊断效率和准确率的目的。

        医学影像处理软件使用计算机断层扫描（CT）或磁共振成像（MRI）等断层影像的原始数据（DICOM格式）进行三维重建，形成可编辑的三维数字模型。可智能分割、智能建模、智能渲染、精确测量等。

       通过对断层影像进行分割，实现特定组织、器官、病灶、血管等的三维重建，排除干扰组织区域，对制定更直观、更精准的治疗方案至关重要。

（MEDIP工作流程）

       同时应用人工智能技术，基于预先训练好的深度学习模块，使其实现智能分割处理，对于异常部位进行三维重建、测量标注、纹理分析等，使其生成可视化的三维数字模型，方便医生对于不同部位、不同组织结构、病灶情况等分别查看，缩短阅片时间，协助准确判断，降低漏诊误诊的概率。

       此外，可对三维重建的器官进行3D打印，更清晰地展现病灶位置和大小及其所在脏器、邻近脏器的毗邻关系，为术前规划、手术模拟、医患沟通、医学研究、医学教育等提供帮助。

（3D打印物成果展示）

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