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人工智能與機器學習：通過與高校、科研院所、醫療機構的合作，醫學影像ＡＩ行業推動科研成果轉化為解決實際問題的產品。例如，在腦卒中急診中，ＡＩ可以自動化、快速且可重復地進行出血和水腫體積的分析、ＡＳＰＥＣＴＳ評分、灌注分析等操作，提高救治效率。
Ｘ射線探測器的研究：Ｘ射線探測器的性能直接影響圖像質量，關鍵參數包括空間分辨率、響應均勻性、對比靈敏度、動態范圍等。通過優化探測材料本身來提高探測器性能，結合數字化技術和人工智能，可以優化探測圖像的細節。
Ｘ線影像診斷技術的發展：Ｘ線影像診斷技術的發展經歷了從早期Ｘ線機到現代數字化技術的演變?，F代技術如ＣＲ、ＤＳＡ、ＤＲ、ＰＡＣＳ等，使得放射成像信息系統更加強大，成為醫療診斷的重要基石。
乳腺Ｘ線攝影技術：數字化乳腺攝影技術（ＤＭ）和數字化乳腺斷層攝影技術（ＤＢＴ）提供了低劑量的篩查手段，通過減少組織重疊，降低誤診和漏診率。
超高場磁共振成像：１１．７Ｔ超高場磁共振系統提供了前所未有的高分辨率成像，有助于突破視覺極限，為醫學研究提供了新的視角。
醫學影像ＡＩ的創新應用：在ＥＣＲ會議上，ＡＩ的創新應用被廣泛討論。例如，飛利浦醫療科技展示了使用ＡＩ算法的放射學工作流協調器軟件，能自動將影像研究發給最合適的放射科醫生進行檢查，提高工作效率。
綠色放射學：隨著環保意識的提高，放射學如何更環保、可持續地發展成為重要議題。例如，深透醫療與拜耳等公司合作，通過ＡＩ算法減少造影劑劑量，降低環境污染和人體沉積風險。
柔性高分辨Ｘ射線成像技術：福州大學楊黃浩教授團隊研發的柔性高分辨Ｘ射線成像技術，具有質薄、柔軟、可彎曲和易攜帶等優勢，為高端Ｘ射線影像裝備的國產化提供了新的可能性。
（文章來源于東方醫療器械網）
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