dl是什么意思（带你深度了解dl）

战略支援部队特色医学中心（原306医院）超声医学科的新时代：人工智能与超声影像的融合

随着对高效、客观超声图像获取和识别需求的日益增长，人工智能在超声影像领域的应用已经日益成熟，正逐步走向常规应用。

超声作为一种操作者依赖性的成像模式，其智能应用显得尤为重要。近期，Akkus等学者在《美国放射学院杂志》上发表了一篇综述，深入了学习在超声影像中的应用。

学习（DL）作为机器学习（ML）和人工智能的一个子集，具有多层神经网络，能够从原始输入图像中自主提取多层级特征。得益于图形处理单元处理能力的飞速增长，最先进的DL算法能够通过百万幅图像的训练开发出来，对图像变异具有强大的鲁棒性。特别是在图像分割和分类方面，DL的应用已经取得了显著的成功。

在超声影像领域，研究人员已经提出了基于DL的超声计算机辅助诊断（CAD）系统。这一系统能够通过迁移学习，将一个数据集的知识轻松应用到另一个来自不同中心的超声设备上。基于DL的超声CAD系统已经在甲状腺、乳腺、肝脏及胎儿等多个领域得到了广泛应用。尽管AI助力的超声影像在CT和MRI领域的应用已经取得了令人信服的结果，但在超声影像方面仍有很长的路要走。这是因为超声图像采集和解释存在观察者内和观察者间的变异性，现有的DL模型大多数都是在有限的单一医疗中心和单一超声设备数据集上进行培训和评估的。

未来，AI助力的超声影像系统有望评估多模态数据，为超声医师提供决策支持。该系统还能提供客观质控，如仪器的标准视图和可接受的图像质量评估等。目前，大多数DL模型仅使用二维图像进行预测，但基于三维超声数据、多视图超声电影剪辑或时空数据的DL模型有潜力提供更准确的诊断。结合多种模式（如二维灰阶、多普勒、超声造影和剪切波成像）的DL模型也能互相提供补充信息，提高诊断的准确性。

随着技术的不断进步，AI助力的超声影像系统不仅将辅助决策，更能优化超声临床工作流程并降低医疗成本。我们期待着这一领域的进一步发展，以及AI与超声医学的融合所带来的革命性变革。