作者：禅与计算机程序设计艺术
1.1 什么是医疗影像？
医疗影像是对医疗器官在体内或体外的一种无创生物学映象。它可以是一幅完整的 X-ray 感光切片、CT 扫描，或者 MRI 或 PET 扫描图像，甚至是一段通过 X 线和电子显微镜看到的实时跟踪图像。医疗影像对于临床诊断、影像处理、核医学治疗等方面都有着重要的应用价值。
1.2 传统的医疗影像分析方法
传统的医疗影像分析方法可以分为计算机辅助治疗和人工阅片两大类。计算机辅助治疗就是通过编写程序自动识别患者手部或脑部表皮区域出现的异常变化并进行治疗的过程。比如，心脏病患者在双侧医嘱下会多次做超声心动图（即大型 CT 扫描），然后通过机器学习或深度学习算法自动检测心脏出血、压力过大或缺氧等症状。另一个领域是人工阅片，即医生或护士从患者的 X-ray 或 CT 扫描图像中手动标记出需要关注的区域。根据医院的不同，这种人工检查的方式也各不相同。
除了上述两种方式，还有一些其他的领域也使用了医疗影像技术。如，脑出血和肿瘤切除是医疗影像技术在精神科诊疗中的两个应用案例。目前，世界各国的许多国家和地区正在进行新型冠状病毒（COVID-19）的临床试验。许多医院已经在探索将医疗影像用于支持临床流程和提供更好的诊断信息。
1.3 基于图像识别的医疗影像分析方法
随着数字化技术的迅速发展，基于图像识别的医疗影像分析方法已经得到越来越广泛的应用。这类方法利用计算机视觉、模式识别、机器学习等技术，能够提取出有用的信息，帮助医生、科研人员快速准确地诊断和管理各种病种。目前，有很多优秀的开源项目都是使用机器学习技术解决医疗影像问题。比如，DeepMind 提出的 AlphaStar 是一款强大的对抗代理