港科大AI突破：2张X光片生成3D影像，辐射量仅为CT的1%

港科大AI突破：2张X光片生成3D影像，辐射量仅为CT的1%

香港科技大学近日宣布了一项具有里程碑意义的医学影像技术突破。该校研究团队成功开发出一套创新的人工智能模型，仅需2至4张X光片即可在1分钟内生成高质量的3D骨骼与器官图像，将患者接受的辐射量降低至传统CT扫描的1%。这一技术突破有望为医学影像领域带来革命性变革。

传统CT扫描的局限性

计算机断层扫描（CT）作为现代医学诊断的重要工具，在畸形检测、骨折诊断和肿瘤筛查等领域发挥着关键作用。然而，这项技术存在明显的局限性：每次扫描需要采集400至500张X光影像，使患者暴露在较高剂量的电离辐射下。对于儿童、孕妇和需要频繁检查的老年患者群体，这种辐射风险尤为突出。此外，CT设备的高成本和较长的检查时间也限制了其在医疗资源紧张地区的普及。

技术原理与创新突破

由港科大电子及计算机工程学系李小萌助理教授领导的团队，通过深度学习算法构建的新型AI模型，实现了医学影像技术的重大突破。该模型采用先进的神经网络架构，能够从极少量二维X光影像中重建出精确的三维解剖结构。研究团队通过大量临床数据训练，使系统具备了出色的特征提取和空间重建能力。

与传统方法相比，这项技术具有三个显著优势：首先，辐射剂量降低99%，极大提升了检查安全性；其次，成像时间缩短至1分钟以内，大幅提高诊疗效率；第三，设备成本仅为CT扫描仪的十分之一，有利于医疗资源下沉。

临床应用前景

目前，研究团队已与香港科能三维公司展开合作，探索该技术在多个医疗场景的应用价值。在骨科领域，该技术可用于术前规划用的骨骼模型制作和个性化植入物开发。团队还计划将其拓展至实时手术导航系统，为外科医生提供更精准的术中影像支持。

据透露，该技术将于近期在香港某公立医院启动临床试验。若试验进展顺利，预计2024年可投入实际临床应用。研究团队同时正在与多家医疗机构洽谈，探讨将该技术应用于心肺等软组织的三维成像，进一步扩大其临床应用范围。

行业影响与未来展望

这项技术创新可能对医学影像行业产生深远影响。从患者角度看，大幅降低的辐射风险将使影像检查更加安全，特别是对敏感人群。对医疗机构而言，设备成本的降低和检查效率的提升有助于缓解医疗资源压力。从公共卫生角度，该技术的普及可能改变现有医学影像检查的临床路径。

值得注意的是，任何新技术在临床应用前都需要经过严格的验证。研究团队表示，即将开展的临床试验将重点评估该技术在诊断准确性、影像分辨率和临床适用性等方面的表现。医学界专家普遍认为，若试验结果达到预期，这项技术有望成为CT扫描的重要补充，在某些适应症上甚至可能形成替代。

随着人工智能技术与医学影像的深度融合，未来医学诊断可能迎来更安全、更高效的新时代。港科大的这项突破不仅展示了AI在医疗领域的应用潜力，也为全球范围内降低医疗辐射风险提供了创新解决方案。

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