沈定刚教授：深度学习在医学影像分析中的应用丨2018医学影像AI经典演讲回顾（二）(12) ：沈定刚教授：深度学习在医学影像分析

另一个应用场景是帮助医生来看肺部图像。先用人工智能助理检查一遍，没有问题的图像可以排在最后面，有问题的图像放在最前面，医生就可以先看有问题的图像。特别是医生早晨刚来的时候，他非常清醒，所以他犯错误的可能性非常小，后面的他可以不看，即使他看的话，由于疲惫导致犯错所带来的影响也不大。现在我们的算法精度已经很高，远超同行。

刚才说到，在计算机视觉里面，你可以画一个包的轮廓，计算机会给你生成一个你喜欢的包，这个技术在医疗领域也有很多应用。这里左边是核磁共振（MRI）的图像，右边是CT图像。CT可以清晰显示人体组织在每个位置的密度，这对放射治疗非常有用。但是，如果要知道射线打进去涉及哪些地方，CT图像里面有很多软组织是显示不清楚，而MRI可以把软组织看得很清楚。如何把两者结合起来？无需既做一个CT又做一个MRI，而是从MRI中估计出像真实CT的图像。

我们可以比较用GAN从MRI生成的CT图像跟真实的CT图像，可以看出它们差异很大。如何把它做得更好？可以用Context-Aware GAN。例如，用第一个已训练的GAN，可以把MRI生产一个CT图像，但效果不太好；我们可以用这个生产的CT加上MRI训练第二个GAN，然后把它用到MRI上，生成新的CT图像；这样可以继续下去，最后得到一个高质量的CT图像。