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AI×医学影像：从像素到诊断洞察的落地之路

如何用 AI 做生物医学图像处理

作者｜Echo_Wish

一、引子：医学图像处理不是图像“修修图”，而是救命

说在前面一句很接地气也很真诚的话：

医学图像处理，是帮助医生更快、更准、更稳地发现病灶。不是炫酷大片特效。

你别看 CT、MRI、显微镜图像在论文里看着好看，
现实里我们要面对的往往是：

✔ 噪声大
✔ 对比度差
✔ 像素密度不一致
✔ 标签稀缺
✔ 法规、隐私、可解释性要求高

同时，还有一个现实问题：

医生不会等你 5 秒出结果，他们要的是稳、准、可解释。

这就决定了 AI 驱动的生物医学图像处理，是一条工程 + 模型 + 业务理解的复合赛道。

二、什么是生物医学图像处理？

换成人话来讲，就是：

让机器“看懂”医学图像——发现、分割、分类、量化、预测。

任务大致分几个类别：

1. 分类（Classif