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人工智能助力CT个性化扫描 “人工智能是制造智能机器的科学和工程 ”。这是人工智能之父 John McCarthy 对人工智能的定义。下列是维基百科( http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_Intelligence）列举的人工智能的标志性事件： • 1956年，John McCarthy (人工智能之父) 在 MIT 组织世界第一届人工智能大会; • 1997年，IBM 超级计算机 “深蓝“和国际象棋大师 Kasparov (卡斯帕罗夫) 的世纪大战; • 2005年，斯坦福研制的智能无人车赢取了世界无人车大赛 DARPA Grand Challenge; • 2011年，IBM 超级计算机 “沃森“挑战美国老牌智力问答节目 Jeopardy!，并大获全胜; • 2011年，Apple 推出个人智能助理 Siri，将人工智能送到每一个人身边; 人工智能经过了半个多世纪的发展，从一个科学概念发展到应用在国防、工业、医疗和我们生活中的一个一个的科技和产品。据报道，世界最大的电商亚马逊 (Amazon.com）准备在美国应用无人机进行快递业务，这应该是人工智能的又一个应用了。那既然人工智能这么普及，那我们为什么不把人工智能应用到 CT 中呢？ 要深刻理解如何将人工智能应用在CT中，就要先理解人工智能是如何工作的。 全球主流的人工智能研究者和教科书都将人工智能的工作原理定义为一个“智能代理 Intelligent Agents ”，这个智能代理可以感知周围的环境，并根据感知的数据采取一系列提高成功概率的行动。人工智能包括一系列过程：感知 perception、推理 reasoning、计划 planning、学习 learning、交互 communication等。 这个示意图很好的解释了人工智能的工作过程。 那么，人工智能在 CT 中的应用可以定义为下列一系列行为：感知被扫描者，根据被扫描者的状态推理出最佳的扫描序列，并将最佳扫描序列和医生进行交互，从而对每一次扫描进行更好的的计划，保证扫描的质量。 为什么这一系列行为对于 CT 来说很重要呢？ 因为，每一个最佳扫描序列应该是“个性化 Personalized“的，即要根据被扫描者的具体条件（性别、体重、扫描范围、扫描目的）提供剂量最低、图像质量最好的扫描序列和阅片序列（窗宽窗位）。这对于技师和医生就有了很高的要求：要求技师和医生具备扎实的知识、娴熟的技能和很强的责任心。但在真实世界中，这是一个几乎不可能完成的任务。尤其是在医院不断扩张、病人量不断增长的现代医疗环境中，医院每年都会新增很多年轻的技师和医生。这就意味着，大多数医院的医生和技师团队提供个性化最佳扫描序列的可能性越来越小。这就是为什么近几年 行业协会（RSNA和中放）不断呼吁个性化医疗和扫描，但实际效果却越来越差的根本原因。 为了将个性化扫描常规化和流程化，确保每一个被扫描者都可以接受最佳扫描，GE CT 在今年 RSNA 推出了一个现代 CT 人工智能产品，一个会思考的CT主机 Smart Console。 Smart Console: Modern CT Intelligence Smart Console 是一个会思考的 CT人工智能主机，这个主机可以对被扫描者进行感知，和医生进行互动之后，自动推荐最佳扫描序列（包括常规扫描、能谱和心脏的最佳扫描序列），在产生图像之后，推荐最佳阅片的窗宽窗位。 Smart Console 包括三个智能扫描助手： kV Assist, GSI Assist, SnapShot Assist，分别负责常规扫描、能谱扫描和心脏扫描。 如果是常规扫描，Smart Console 的 kV Assist 可以和医生进行互动，得到 平扫、增强、血管扫描、骨扫描的指令输入，结合eBMI，推荐最佳的 kV、mA、噪音指数，和最佳的阅片窗宽窗位。 如果是能谱扫描，Smart Console的 GSI Assist可以根据医生输入的扫描目的，结合eBMI，从60多个能谱预设序列中推荐出剂量最低的能谱扫描序列。 如果是最复杂的心脏扫描，Smart Console的 SnapShot Assist 可以通过 eBMI 感知心脏的大小，确定合理的 kV、mA 和 SFOV，并根据心电图数据推荐最佳曝光模式（前门控或后门控）、最佳螺距、最佳重建期相，并决定是否自动激活 SSF 冠脉运动追踪冻结系统。 会思考的 CT 主机 Smart Console 是 CT 人工智能的开路先锋，它将使个性化扫描常规化！
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