机器视觉赋能智慧医疗，具体应用如何？
 
一、医疗影像分析
 
医疗数据中90%的数据来自医学影像，医学影像领域拥有海量的数据，为深度学习提供了丰富的数据源。传统的医学影像分析需要医生对大量数据进行观察和诊断，这个过程需要耗费大量时间和精力。
 
而基于三维机器视觉技术，可以对医学影像进行自动检测和程序化处理，实现对疾病的精准诊断、定位。具体而言，机器视觉可以实现对X光片、CT、MRI等影响的病灶检测、部位分割与定量分析，能快速准确的标记定位影响中的病变与异常结构，为医生的诊断提供重要参考依据，提高诊断效率与准确性，减轻医生的工作负荷，缓解人员资源紧张的问题，优化临床工作流程。
 
北京大学肿瘤医院影像科副主任崔湧对于机器视觉有如下表示：
 
机器学习的知识经验可以无损的传播复制，在理想状态下，只要应用同一套系统，病人无论在什么级别的医院、找哪位医生看病，都能达到专家级别。
 
二、远程检测与监护

可穿戴医疗设备可以实时采集人体生理信息，例如：心电图、血压、血氧饱和度等。三维机器视觉可以对这些实时采集的数据进行自动化处理与分析，检测数据的异常变化与疾病征兆，实现病情的实时检测与防护预警。

机器视觉在远程检测与监护的优势如下：

 

三、药物检测
 
药物生产与管理对产品精度和质量要求极高，药物在生产制造的过程中，再小的失误都有可能导致非常严重的后果。
 
相比人工检测，机器视觉技术可以对药片进行图像采集与分析，检测药片中的异物、裂片与变形等缺陷，还可检验液态中药制剂的添充水准、瓶里残渣和遮盖品质、规格型号不过关的胶囊、遮盖药物不够、药物的色调缺点、药品包装设计编码实际效果、包装盒子的成箱和总数查验等，不仅更加精准高效，实现药品质量的精准检测与控制，有效提高药品生产的标准化水平，满足药物生产的高精度要求，检测结果也更加标准化与连续，这对保障公众用药安全有至关重要的意义。
 
四、手术辅助
 
机器视觉还可以在医生手术过程中可以提供手术导航和可视化，建立病人与影像数据的精准对应关系，帮助医生实施手术，这推动了传统手术模式的转变。
 
术前，机器视觉可以分析影像数据，识别目标手术区域与重要组织器官，为医生制定手术方案提供参考；术中，机器视觉可实时跟踪工具的位置，引导机器人辅助医生进行手术操作，提高手术精度与安全性；机器视觉还可以从多角度采集手术现场影像，重建三维环境，为医生提供更加直观的视角，有利于医生进行更准确的手术操作。
 
视觉蓝海引领医疗革命
 
机器视觉的优势有目共睹，机器换人亦是时代的大势所趋。根据Markets and Markets的调研数据，2012-2022年，全球机器视觉市场规模呈现不断上升的趋势，可见机器视觉市场广阔且前景光明。 
 
机器视觉技术的广泛应用,必将推动医疗技术与模式的变革与重构。且机器视觉技术本身也处于快速更新迭代之中。随着算法的提升、训练数据的积累,机器视觉将实现更加准确高效的医学影像与生理数据分析，为医学研究与临床诊疗提供更加深入的认知支持。
 
机器视觉为实现“更高质量，更个性化与更高效的医疗服务”提供可能，以强大的技术手段,开拓医学影像与生理信息的潜在价值，加速了医疗数据的采集与应用。未来，机器视觉技术将与其他前沿技术展开深度融合，推动医疗过程的数字化与智能化，真正实现以人为本、以患者需求为核心的智慧医疗。
 
显扬科技由香港中文大学博士团队创建，主要研究并产业化高速高清三维机器视觉系统，以及智能工业机器人系统。其研发的三维机器视觉设备精度能达亚微米级，三维数据采集帧率高达310帧，此外还具有高精度、大景深、高稳定性的优势，可实现高效率机器人引导，以及工业检测与测量。显扬科技的产品主要应用在对采集速度要求较高的快速工业产线、物流枢纽以及对测量精度要求高的精密制造、军工航天、半导体产业等。