倾酒酒
回顾近5年影像诊断学的发展可以发现，过去的诊断依据几乎全来源于实时扫描所获得的信息，而今天越来越多的诊断来源于对采集的原始资料进行后续的脱机分析，如声学造影的分析、超声结构生物力学的研究、多维成像等等。临床诊疗中影像医学是不可缺少的部分，所以医生必需熟悉解剖、病理及临床相关知识，还要具有熟练的操作技巧，才能顺利找出所需结构的切面图，作出正确诊断。影像诊断学发展的日新月异，需要我们不断地更新知识，掌握新的技术，为病人造福。 
随着现在技术的发展 未来主要是CT和MR的时代，影像技术发展的会很快，医学影像人才需求量也在增加，目前国内此专业比较好的是华中科技大学同济医学院。普通本科较好的是牡丹江医学院和泰山医学院。医学影像诊断结合了临床和医技的知识，是比较难学的，注重解剖和断层解剖和临床结合。
医学影像的处理本质上就是计算机视觉技术在医疗行业的应用，涉及医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重建等多个领域。人工智能的作用主要体现在对于经过一定计算机视觉技术处理后的图像数据进行进一步的智能化分析，辅助医生进行标注、诊断或者手术工作。展望：1、医学影像技术进一步发展：医学影像系统中成像设备技术升级、影像设备图像处理算力增加、智能诊断软件集成病种增多、影像数据融合应用、迁移学习加速影像诊断模型训练。2、人工智能在医学影像应用领域不断拓宽：除疾病的鉴别诊断外，还可应用于分子及细胞层面图像处理、应用于介入影像学、助力非外科手术方法诊断及治疗等。3、医学影像产业升级：区域影像数据中心建设促进区域级别影像数据流转及应用，医学影像专家团队开发模型评估体系与统一标准作为产业界产品标准等。扩展资料：发展所遇瓶颈1、影像数据分散在各个机构：影像数据是训练影像智能诊断算法模型所需的核心资源，但大量的影像数据分散在各个医院、影像中心、研究机构，不易被高效整合利用。2、影像训练数据集标注结果存在主观差异：不同医生对图像的理解存在主观差异性，造成标注结果的不确定性，导致影像训练数据集的标注结果受到主观因素的影响。3、人工智能算法模型适用的影像类型有待拓展：目前人工智能影像诊断主要集中在X光、CT、病理领域，而在超声、MRI、PET、红外等影像领域应用较少。
医学影像技术毕业论文怎么写？这个就是要自己到网上去搜索一下，可以借鉴的
