深度学习正在革新医学影像分析领域，为放射科医生和研究人员提供了强大的工具。以下是关键知识点：
1. 核心概念
- 图像分类：自动识别CT/MRI中的异常区域
- 目标检测：定位病灶位置（如肺结节、肿瘤）
- 分割技术：精确划分器官边界
2. 应用场景
- 肿瘤筛查：肺癌早期检测准确率提升30%+
- 神经影像：阿尔茨海默症诊断辅助系统
- 骨科分析：骨折自动识别与分类
- 放射组学：从影像中提取量化特征辅助治疗方案制定
3. 学习资源
- 📘 深度学习基础教程
- 🧰 医学影像数据集指南
- 🤖 PyTorch医学影像实战案例
- 🎓 放射学AI论文推荐
4. 技术挑战
- 数据隐私保护：符合HIPAA标准的处理方案
- 模型可解释性：可视化技术解析决策过程
- 多模态融合：结合PET/CT/MRI的联合分析
如需了解更深入的技术实现，可访问 放射学AI技术专栏 获取详细解析。