前言

众多业内人士认为，人工智能技术（AI）在医疗行业的应用是未来十年非常有前景的领域。近年来，我国高度重视人工智能医疗的发展，出台了一系列鼓励政策。2017年12月，工业和信息化部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》，计划在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据，推动医学图像数据采集的标准化与规范化，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。2018年4月，国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，提倡健全“互联网+医疗健康”服务体系，完善“互联网+医疗健康”支撑体系。

新型冠状病毒感染疾病暴发期间，人工智能技术在快速体温检测、大数据防控、医学图像判读等方面发挥了重要作用。人工智能医疗的迅速发展和普及，可提高医疗质量、降低医疗成本，能够帮助医疗行业解决资源短缺、分配不均等众多问题。

近年来，随着医疗行业的生物信息、影像等领域的数据资源日渐丰富以及人工智能技术的发展，医疗人工智能化的趋势日渐明显，谷歌、微软、IBM、百度、华为、科大讯飞等“大厂”纷纷布局智能医疗产业。2021年5月10日和11日，百图生科携手播禾创新在苏州举办“首届中国生物计算大会”，在线听众逾35万人，其中“生物计算与数字医学”分会场特别设立了“AI+医疗影像的多维分析时代”圆桌讨论，足见“AI+医疗影像”这一子领域的发展热度。

人工智能技术在医学图像学领域中有4种较为成熟的应用场景：其一，利用深度学习技术对脑部CT图像中血管进行分割，可有效辅助医生诊疗脑血管疾病；其二，在心脏冠状动脉造影及血流分析方面已有成熟的软件；其三，基于OCT图像和人工智能方法对眼底疾病进行诊断；其四，利用人工智能技术对新型冠状病毒感染疾病进行影像诊断。

目前，从事人工智能技术在医学图像学领域的应用研究的人较多，国内外不乏诸多高质量的论文，但这一方面的图书较少，尤其缺少具体讲“运用AI技术解决具体医学图像问题”的图书。与此同时，我国国内有80余所高等院校开设医学图像技术专业，有一部分毕业生会从事“医工交叉”的工作，除了要求从业者具备以影像诊断学和介入医学作为手段诊疗疾病的能力，更需要具备运用AI技术处理医学图像问题的能力。

基于上述背景并结合自己的从业背景，作者萌生了写一本“将人工智能技术运用于医学案例，利用先进技术解决临床问题”的图书，考虑到Python语言易上手的特点及其在人工智能领域的广泛应用，最后选用三维图像专业处理软件Dragonfly作为本书的软件工具。

Dragonfly是由加拿大“人工智能重镇”蒙特利尔市的ORS（Object Research Systems）公司开发的，该公司从2013年开始开发医学图像处理软件，后调整方向，改为开发科研级的图像处理软件。Dragonfly是一款广泛应用于科研领域的图像处理软件，除了底层核心计算模块采用C++语言开发，其大部分交互和功能模块采用Python语言开发，为用户提供了一个易使用且功能强大的“人工智能应用平台”。

本书涉及口腔医学、临床医学、材料学、工学等多个学科的交叉内容，通过6个真实的医学案例，展现人工智能技术在医学图像领域的应用，从医工交叉的角度出发，深入探讨了医学图像问题的处理方法，旨在让读者了解如何将人工智能技术切实落地于医学图像学中，以期帮助相关从业者减少重复性工作，为他们搭建一座沟通的桥梁，进一步推广新技术和方法在该领域的应用。