背景
人工智能（AI）作为医疗健康领域的重要变革技术，正在革新医学图像处理方式。核磁共振（MRI）、计算机断层扫描（CT）、正电子发射断层扫描（PET）、超声成像和数字病理等医学影像技术产生着海量复杂数据，这些数据对疾病诊断、治疗规划和病情监测至关重要。传统的人工图像分析存在耗时长、主观性强和结果易变等局限性。以深度学习和神经网络为代表的AI技术提供了强大的自动化分析工具，可显著提升图像分析的准确性、效率和可重复性。这些技术能完成图像分割、分类、病灶检测和图像增强等核心任务，最终辅助临床医生做出及时且可靠的诊断决策。将AI集成到医学影像系统中，有望提升诊断准确率、优化临床工作流程并推动个性化医疗发展，标志着医疗服务的重大进步。
尽管医学影像技术取得显著进展，但日益增长的数据量和复杂性对准确及时的解读构成重大挑战。人工分析仍需大量人力投入，且不同临床医生间的结果差异可能影响诊断一致性和患者预后。本研究专题的目标是通过发展和应用创新的人工智能技术应对这些挑战。重点在于开发能处理多种影像模态和临床场景的可靠AI模型，并确保算法的可解释性、泛化能力及在实际应用中的伦理性。研究要求整合计算机科学、生物医学工程和临床医学的跨学科力量，同时通过大规模多机构数据验证算法有效性，解决监管和隐私保护问题。专题最终目标是加速AI医学影像工具的临床转化，提升诊断水平和患者护理质量。
本研究专题涵盖人工智能在医学图像处理的多方面创新，具体主题包括：深度学习在图像分割与分类的应用、基于AI的计算机辅助诊断（CAD）、多模态图像融合技术、可解释性强的AI模型构建，以及AI工具的临床部署。专题鼓励探讨伦理规范、数据隐私保护和算法偏见缓解的研究。欢迎提交原创研究论文、综述论文、方法论文和案例研究，要求论文具备严谨的技术验证、明确的临床相关性和代表性数据集验证。特别鼓励连接计算机科学、生物医学工程和临床实践的跨学科研究成果。所有投稿将经过Frontiers in Artificial Intelligence期刊的严格同行评审。
关键词：人工智能（AI）、医学图像分析、深度学习、计算机辅助诊断（CAD）、医学影像、机器学习、图像识别、诊断成像、模式识别、医疗技术
重要说明：所有投稿必须符合接收期刊的使命声明所定义的范围。Frontiers保留将超出范围的稿件引导至更合适期刊的权利。
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