1. 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 :
-AI 알고리즘은 이미 의료 이미지를 분석하는 데 사용되었지만 미래는 더 많은 약속을합니다.
- 딥 러닝은 의학적 진단을 개선하고 치료 반응을 예측하며 외과 계획을 돕습니다.
- 자동화 된 패턴 인식 및 이미지 처리는 일상적이되어 방사선 전문의의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
2. 분자 영상 :
- 전통적인 의료 영상을 분자 수준에서 생물학적 과정을 시각화, 특성화 및 정량화하는 기술과 결합합니다.
- 분자 영상에는 양전자 방출 단층 촬영 (PET), 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 (SPECT) 및 자기 공명 분광법 (MRS)이 포함됩니다.
- 약물 및 치료에 대한 반응으로 세포 및 분자 변화에 대한 통찰력을 제공합니다.
3. 고해상도 이미징 :
- 자극 된 방출 고갈 (STED) 현미경과 같은 초수는 기술은 공간 해상도를 향상시키고 세포 내 구성 요소를 자세히 이해하는 데 도움이됩니다.
- 이러한 미세한 발전은 신체의 가장 작은 빌딩 블록에 대한 통찰력을 보여주고 살아있는 표본의 분자 변경을 감지 할 수 있습니다.
4. 이미지 유도 요법 :
- 고급 이미징 기술의 정밀도를 처리 방법과 병합합니다.
-예를 들어, 초음파 유도 생검은 바늘을 정확하게 안내하며 이미지 유도 방사선 요법은 건강한 조직을 피하면서 종양을 정확하게 표적으로합니다.
5. 멀티 모달 영상 :
- 여러 이미징 방식 (MRI, CT, PET 등)의 데이터를 결합하여 포괄적 인 기능 및 해부학 적 정보를 얻습니다.
- 데이터를 정렬하고 통합하여 의사는 3D 모델을 만들고 해부학 적 구조와 질병 복잡성을보다 전체적으로 탐색 할 수 있습니다.
6. 방사선 및 계산 의학 :
- 전통적인 시각적 평가에만 의존하기보다는 의료 이미지에서 상세한 정량적 정보를 추출하는 것이 포함됩니다.
- 고급 소프트웨어는 병리 또는 질병 특성과 관련된 기능 및 패턴에 대한 이미지 데이터를 분석합니다.
-이 정량적 접근 방식은 영상 결과에 따라 개별 환자에게 개인화 된 정밀 의학을 가능하게합니다.
7. 고급 대비 에이전트 :
- 신체의 특정 바이오 마커 또는 수용체를 표적으로하는 새로운 조영제는 진단 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어, PH 수준에 민감한 MRI 조영제는 종양을 검출하고 특성화하는 데 적용됩니다.
8. 하이브리드 이미징 기술 :
- 다른 이미징 방식을 단일 장치로 결합합니다.
- PET/CT, SPECT/CT 및 결합 된 PET/MRI 시스템이 예를 들어 있으며, 각각은 구조적 및 기능적 통찰력 또는 다른 생리 학적 과정의 동시 시각화와 같은 다양한 장점을 제공합니다.
이러한 지속적인 발전은 더 높은 해상도, 특이성 향상 및 개선 된 진단 가능성을 제공함으로써 의료 영상의 경계를 높입니다. 이들은 의료 전문가가 질병을 감지하고 개별 환자의 요구에 맞는 치료를 개발하여보다 개인화되고 성공적인 환자 치료에 기여할 수 있도록합니다.
