问题一：癌症影像学筛查与精准分级诊断
问题概要
癌症作为全球主要的公共卫生挑战，其高发病率和死亡率对人类健康构成严重威胁。传统的癌症筛查与诊断方法，尤其是在影像学领域，面临诸多挑战。人工阅片工作量巨大，易受医师主观经验、疲劳状态等因素影响，导致诊断效率不高，且存在一定的漏诊和误诊风险。此外，肿瘤的高度异质性使得癌症的精准分级诊断尤为复杂，而这对于制定有效的个性化治疗方案和准确预测患者预后至关重要。
在这一背景下，医学图像处理技术，特别是近年来飞速发展的人工智能（AI）和深度学习（DL）方法，为突破上述瓶颈带来了曙光。通过利用计算机强大的计算和模式识别能力，分析各类医学影像（如X射线、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、数字病理图像等），AI技术能够在病灶检测、肿瘤分割、良恶性鉴别、智能分级等多个环节为临床医生提供有力的辅助。其核心目标在于显著提升癌症诊断的准确性、效率和一致性，减轻医生的工作负担，从而实现癌症的更早期发现和更精准的个性化治疗，最终改善患者的生存质量和预后。
详细内容请查阅：挑战性问题-癌症影像学筛查与诊断调研_V1.pdf
问题二：心血管影像智能分析
问题概要
心血管影像智能分析，是指利用人工智能（AI），特别是深度学习等技术，对心血管医学影像（如CT、MRI、超声等）进行自动化、精准化和高效化的分析。其核心目标是替代或辅助医生完成繁琐、重复且高度依赖经验的影像解读工作，例如器官与病灶的分割、功能参数的量化、疾病的自动检测与诊断、以及预后风险的预测。随着心血管疾病（Cardiovascular Diseases, CVDs）发病率的持续攀升和医学影像数据的爆炸式增长，传统的人工分析方法已难以满足临床需求，智能分析技术因此成为该领域的研究热点与发展方向。
详细内容请查阅：挑战性问题-心血管影像智能分析调研报告_V1.pdf
问题三：病理影像与AI病理辅助系统
问题概要：
病理诊断，被誉为疾病诊断的“金标准”，其核心是通过显微镜观察组织或细胞切片，对疾病（尤其是癌症）进行定性、分级、分型和预后判断。AI病理辅助系统（AI-powered Pathology Auxiliary System）是指利用人工智能，特别是深度学习技术，对海量的全玻片扫描影像（Whole-Slide Image, WSI）进行自动化、定量化和智能化的分析。其目标是辅助病理医生完成诸如细胞检测与计数、组织区域分割、肿瘤识别、癌症分级、生物标志物量化以及预后预测等任务，以应对日益增长的诊断需求，并提升诊断的精准性和一致性。
详细内容请查阅：挑战性问题-病理影像AI辅助系统调研_V1.pdf
问题四：脑卒中与神经影像智能诊断
问题概要：
脑卒中（Stroke），俗称“中风”，是一种急性脑血管疾病，是由于脑部血管突然破裂或因血管阻塞导致血液不能流入大脑而引起脑组织损伤的一组疾病。其具有高发病率、高致残率、高死亡率和高复发率的特点，是全球范围内导致成年人长期残疾和死亡的主要原因之一。
神经影像学检查，如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI），是诊断和评估脑卒中的核心手段。然而，传统的影像诊断高度依赖于放射科和神经科医生的专业知识和临床经验。面对日益增长的影像数据和有限的医疗资源，阅片效率低下、诊断标准不一、早期微小病灶易漏诊等问题日益突出。
脑卒中与神经影像智能诊断的核心问题在于：如何利用计算机视觉和机器学习（特别是深度学习）技术，自动、快速、精准地分析海量的神经影像数据（如CT、MRI），以实现对脑卒中的早期检测、病灶分割、类型判断（缺血性 vs. 出血性）、预后评估等任务，从而辅助医生进行临床决策。
详细内容请查阅：挑战性问题-脑卒中影像智能诊断调研_V1.pdf
