目录
一、医学影像识别有望成为AI较快落地的领域 (2)
1、“人工智能+医疗”驶入快车道 (2)
2、智能影像诊断是“人工智能+医疗”较快落地的应用领域5
二、智能影像识别分类多空间大，初期格局分散 (10)
1、智能影像识别市场分类多空间大 (10)
2、行业发展初期市场相对分散，未来有望逐步走向集中13
三、国内外智能影像诊断参与方分析 (15)
四、从产业链上下游看数据与场景等核心商业要素 (19)
1、数据获取：与医疗机构合作有助于打磨产品 (20)
2、变现模式与场景：与上下游厂商合作有利于业务拓展23
五、相关投资标的 (25)
一、医学影像识别有望成为AI较快落地的领域
1、“人工智能+医疗”驶入快车道
“人工智能+医疗”快速发展。医学是一门靠归纳逻辑、经验学习、循证运用的学科，人工智能在这个行业可以发挥重要作用。同时，我国医疗资源短缺，供给严重不足，人工智能在医疗行业的应用可以提升医生工作效率，变相提升医疗资源的供给。在政策推动和算法红利的促进下，“人工智能+医疗”快速发展，根据中国数字医疗网统计，2016年中国AI+医疗市场规模达到96.61亿元，增长率为37.9％，中
国AI+医疗市场规模在持续增长，2017年将超130亿元，增长40.7％，有望在2018年市场规模达到200亿元。
图1：人工智能+医疗快速发展
人工智能在医疗行业的各环节均有应用。1>诊前：可用于个体或群体性疾病的预测，并给出健康建议。2>诊中：人工智能可以辅助诊断、辅助治疗，降低误诊率。3>诊后：能通过计算机视觉、图像识别和视频分析等渠道保证患者服药的真实性，辅助医生实现患者药物依从性的监督。4>其他环节：保险机构费用智能控制；人工智能参与到药物研发过程中，可以缩短时间、提高效率。
图2：AI+医疗的各类应用场景
产业仍处于发展初期，数据整合与共享是驱动行业发展的核心因素。AI+医疗发展的核心在于“算法+有效数据”。目前产业发展处于第一阶段。在此阶段，弱人工智能算法相对成熟，数据的整合和共享构成行业发展的核心因素。目前，国内大多数医疗数据存储在医院，一方面，医院内部的临床数据中心建立尚不完善，医院内部数据互联互通程度和共享程度尚低；另一方面，医疗数据涉及病人隐私，共享机制和规范缺乏，导致很多AI+医疗应用由于缺乏数据而止步不前。我们认为，随着医疗数据互联互通程度的提升和共享机制的建立，AI+医疗行业发展将加速。
图3：产业处于第一阶段，数据的整合与共享是推动“人工智能+医疗”发展的核心因素
2、智能影像诊断是“人工智能+医疗”较快落地的应用领域
我们认为，目前已经形成成型产品、在各应用场景实现小范围推广、具备高附加值的AI+医疗应用包括两个：1>基于医学影像的智能识别；2>基于电子病历的辅助诊断。后者的典型案例是IBMWatson，目前已经落地WatsonforOncology 的肿瘤辅助诊断治疗的AI产品，并在国际上各医院小范围推广。而基于医学影像的智能识别，全球该领域的创业公司达1000多家，是适合AI技术发挥其所长的医学应用领域。
图4：“AI+医疗”大部分应用处于“从0到1”阶段，医学影像识别与辅助诊疗相对成熟
概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机，到计算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。
与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个 AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不，然而 AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开发新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。
胸肺部 １、胸部影像学检查常采用哪些方法？ 一、胸部透视二、拍片（正、侧位）三、高仟伏拍片四、体层摄影 五、支气管造影六、ＣＴ七、ＭＲＩ ２、肺部病变的基本Ｘ线表现有哪些？ 一、渗出性病变：表现为边缘模糊，密度均匀的片状阴影，范围可从小叶到大叶，当病变累及大叶时，其形态与肺叶一致，边缘锐利，并可见支气管气象 二、纤维性病变：表现为密度较高，边界清楚，走行僵直，形态不规则的条索状影 三、增殖性病变：表现为局限性结节状或花瓣状，密度较高边缘较清，一般无融合趋势 四、钙化性病变：表现为边缘锐利，密度极高形状不一，大小不等的斑点状或斑块状影 五、空洞性病变：１、虫蚀样空洞：表现为大片肺实变中有多发性小透光区。形态不规则，呈虫蚀状。２、薄壁空洞：空洞壁厚＜３ｍｍ，边界清楚，内壁光滑的圆形透光区。３、厚壁空洞：壁厚＞３ｍｍ，空洞呈圆形或不规则，周边有或无实变区，内壁光滑整齐或凸凹不平，洞内可有或无气液平面 六、肿块性病变：良性肿块表现为圆形或椭圆形，边界光滑，密度均匀的球形致密影，恶性肿块多为分叶状，边界不锐利，可有短细毛或脐凹征，中心可发生坏死 ３、一侧胸腔均为密实影，应考虑哪几种病的可能？在鉴别时应从哪几个方面进行分析？ 一、大量胸腔积液二、一侧性肺实变三、一侧性肺不张四、一侧性胸膜肥厚粘连五、先天性一侧肺不发育六、一侧性肺硬变 在鉴别时应注意：一、纵隔位置二、横膈高低三、肋间隙宽窄四、胸廓大小五、在平片上观察有无支气管气象六、在体层片上观察主支气管是否通畅七、结合临床其它资料 ４、支气管肺癌（中心型）的直接、间接Ｘ线征象有哪些？ 一、直接征象：１、肿块，位于肺门区，呈圆形或分叶状 ２、支气管内息肉样充盈缺损 ３、支气管壁增厚，管腔狭窄或阻塞，呈鼠尾状或杯口状 二、间接征象：１、阻塞性肺不张，上移之水平裂与肺门肿块构成反“Ｓ”征（指右上叶） ２、阻塞性肺炎：反复发作，吸收缓慢的渗出性病变 ３、阻塞性肺气肿：被阻塞肺叶含气量增加，透亮度增高 ５、大叶性肺炎的典型Ｘ线表现？ 大叶性肺炎按照病变形态变化的过程，通常分成充血期，肝变期或实变期及消散期，可累及肺叶的大部或全部。前者表现为密度均匀，边缘模糊的阴影后者表现为密度均匀的大片致密影。边缘清楚，以叶间裂为界，其形状与肺叶，轮廓一致，其内可见支气管气象。不同大叶性肺炎的形态，各不相同。 ６、急性血性播散型肺结核的典型Ｘ线表现？ 病变早期两肺密度增高呈毛玻璃样改变。约１０天后两肺呈弥漫性均匀分布，大小相同，密度均匀一致，边界清楚的粟粒状结节影。两肺纹理显示不清。 肺结核，经典的肺结核表现为原发性肺结核，血行播散行肺结核，继发性肺结核和结核性胸膜炎，肺结核的基本x线表现包括云絮状阴影，肺段，肺叶或一侧肺阴影，结节状阴影，球状或肿快阴影，空洞影，条索状，星状阴影及钙化阴影。 7、支气管扩张的影像学表现？ 支气管扩张分囊状，柱状和混合型扩张，诊断时一是要确定支扩的有无，二是确定其范围。沿支气管走行的囊状影，并且周围可发现伴行的较细血管影则诊断不困难，X线病变区肺纹理增多、增粗、排列紊乱，有时可见支气管呈柱状增粗或"轨道征"，典型呈蜂窝状或卷发状阴影，其间夹有液平面的囊区。需要鉴别的是多发支气管囊肿和其他弥漫性囊性病变，后者一般没有伴血管影，如果病变内有气液平面则说明支扩合并感染，另外，在胸下区如果出现典型的小叶中央性圆形影，则应考虑细支气管扩张的存在。
VINS-现代医学影像可视化与智能化的应用 西安盈谷科技有限公司 20世纪90年代起，随着计算机技术、半导体技术及网络化应用的迅速发展，现代医学成像技术在全球范围内开始了一场数字化信息革命.随之而来的是各类医学影像的数字化应用,包括图像的获取、无损存储、基于网络的传输和影像的数字化诊断及管理。 随着设备的更新换代，为了让医生看的更清楚，影像设备产生了海量的医学原始数据，或者产生了包含大量病人信息的高质量的数据，只有对高分辨率高质量的数据充分应用，才能充分挖掘其中的有用信息，才能进一步地提高诊断率。医学影像的可视化应用和智能化应用是最效的方式之一。 我们知道，过去的CT扫描方式，是旋转一周，产生一幅病人数据，近两年，多排CT 普及速度非常快，从两排、四排，一直到十六排，六十四排，以及未来的平板容积CT，对病人的数据采集变的轻而易举，面对剧增的影像数据，医生的诊断方式，也与过去完全不同，在这一场质变过程中，新技术带来了前所未有的海量数据，图像后处理技术的升级正是应对CT技术的革命。 医生要从数百幅的病人图像数据中，获得感兴趣的信息所消耗的时间也越来越长。由于数据量很大，单纯的2D图片诊断，也漏掉了很多病人数据中的3D信息。各家医疗影像设备供应商都意识到了3D可视化技术在未来的影像诊断中的重要作用，在提供设备的同时，也提供了大量的可视化应用软件，来满足临床的实际需要，并能提供独立的影像3D高级后处理工作站系统，把传统的二维诊断，转向基于软件图像处理技术的二维与三维相结合的综合诊断。 一个完整的具有3D高级综合处理功能的软件系统，应该以满足影像设备的临床应用为前提。首先要有从设备获得数据的能力。目前，所有的影像设备都支持DICOM3.0国际标准协议，所以，处理系统也必须支持DICOM协议，以便于简单迅速地获取病人的原始数据。同时，它应该有非常强大的2D图像处理能力，图像放大，W/L调整，图像比较等功能以满足医生对原始2D图像进行充分的研究。高级的3D功能，如多平面/曲面重建，让医生可以按照任意的平面或曲面，获得感兴趣面的2D图像，适应了人体结构的复杂性。容积重建是现代医学可视化技术中的重要功能，容积重建的质量、速度和交互，直接影响到软件的品质。容积重建可以广泛应用在CTA、MRA上，可以清楚地反映人体复杂的结构。虚拟内窥技术对与教学和科研，也提供了一种新的视角。 盈谷科技新一代的先进数字医学影像网络系统—VINS（V可视化-I智能化系统-N网络化-S系统化）,VINS系统将在提高海量病人影像数据诊断率和工作效率的同时，最大程度优化影像中心的流程管理和质量管理。 Window XP中文操作系统，单CPU下运行的盈谷科技自主创新的先进医学图像后处理AccuRad pro高级图像处理系统，与全球医学影像发展趋势高度吻合，充分了解国际先进技术与应用，并与中国医生密切沟通，创新性地推出完全针对容积图像处理（V olume Data Processing）容积CT后处理功能，包括了双斜位MPR、组织分割图像处理功能。 组织分割是当今世界性图像处理的难题，盈谷科技开发了完全基于体数据下的骨去除功能（Bone Remove），用于四肢血管、腹部血管和颈部血管做有效的自动与半自动提取、丰富的手动分割工具，为诊断与治疗方案提供了最大信息容积三维的解剖图像。 容积图像处理（VDP）中的双斜位MPR/三斜位MPR功能，用于体位校准和校准后的平面与任意曲面的重建，在厚度任意可调的MPR下的MIP（最大）/MIP（最小）/Mean/RaySum 重建方式，让医生能看到任何感兴趣的图像信息，批处理功能在提高信息挖掘质量的同时，也提高了容积数据处理（VDP）的效率。
2018年医学影像智能识别分析报告
目录 一、医学影像识别有望成为AI 较快落地的领域 (4) 1、“人工智能+医疗”驶入快车道 (4) 2、智能影像诊断是“人工智能+医疗”较快落地的应用领域 (5) 二、智能影像识别分类多空间大，初期格局分散 (8) 1、智能影像识别市场分类多空间大 (8) 2、行业发展初期市场相对分散，未来有望逐步走向集中 (11) 三、国内外智能影像诊断参与方分析 (12) 四、从产业链上下游看数据与场景等核心商业要素 (14) 1、数据获取：与医疗机构合作有助于打磨产品 (14) 2、变现模式与场景：与上下游厂商合作有利于业务拓展 (16) 五、相关投资标的 (17) 风险提示 (18)
图表目录 表1：“人工智能+医疗影像”科研与商业团队针对不同病种开发的AI 产品识别准确率 (6) 表2：智能图像诊断和辅助诊疗的情况比较 (7) 表3：人工智能读片与人工读片的比较 (8) 表4：医疗影像的分类情况 (10) 表5：国内外巨头智能影像诊断业务梳理 (12) 表6：创业公司业务与融资情况 (13) 表7：AI+医疗影像的商业变现模式汇总与分析 (16) 表8：相关投资标的汇总 (17) 图1：人工智能+医疗快速发展 (4) 图2：AI+医疗的各类应用场景 (4) 图3：产业处于第一阶段，数据的整合与共享是推动“人工智能+医疗”发展的核心因素 (5) 图4：“AI+医疗”大部分应用处于“从0 到1”阶段，医学影像识别与辅助诊疗相对成熟 (6) 图5：借助图像识别和深度学习，诊断效果提升 (7) 图6：人工智能医学影像诊断准确率提高 (7) 图7：人工智能+医学影像的应用案例 (9) 图8：X 光、CT、核磁共振、超声设备，以及数字化病理系统 (10) 图9：不同类型医疗影像识别领域的参与公司 (9) 图10：医疗影像创业公司处于发展初期 (11) 图12：医学影像产业链情况 (14) 图13：YAPACS 远程专家影像诊断系统 (15) 图14：CFDA 认证流程 (16) 图15：AI+医学影像产品在上下游的变现方式 (17)
2018年智能制造行业 分析报告 2018年6月
目录 一、工业互联网是制造业升级的核心 (2) 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 (2) 2、政策春风拂面，市场前景可期 (4) 二、平台体系是工业互联网的关键 (6) 1、不同分类下，国内外工业互联网平台一览 (6) 2、三类平台的比较分析及未来发展趋势 (10) 3、他山之石：GEPredix——全球工业互联网平台的典型 (12) 三、工业软件应用构成工业互联网平台的重要资源 (17) 1、工业软件丰富程度决定工业平台整体竞争力 (17) 2、工业互联网平台助力软件企业打开发展空间 (22) 四、投资标的 (23) 五．风险提示 (28) 一、工业互联网是制造业升级的核心 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 工业互联网是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，通过构建链接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、形成科学决策与智能控制，提供制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、
全球布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。 工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心。工业互联网构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在链接、弹性供给和高效配置。工业互联网平台可以分为4个部分：1>边缘层：通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。2>IaaS层：将基础的计算网络存储资源虚拟化，实现基础设施资源池化；3>工业PaaS层：工业操作系统，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署；4>工业APP：通过调用和封装工业PaaS平台上的开放工具，形成面向行业和场景的应用。对于工业互联网平台来说，数据采集、工业PaaS、工业APP是核心三大要素。 1>数据采集是基础。工业大数据有三类：生产经营相关业务数据、设备物联数据、外部互联网数据。其中，设备物联数据采集受制于传感器部署不足，装备智能化水平低，数据采集颗粒度不足，无法支持上层应用。随着兼容多种协议的技术产品构建，此类问题将得到改善。同时通过部署边缘计算模块，实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析。可以缓解数据的云端计算压力。 2>工业PaaS是关键。现有的通用PaaS平台尚不能满足工业级应用需要。未来通过对通用PaaS的深度改造，构
2020年中国医疗人工智能行业分析报告 2020年
目录 2020年中国医疗人工智能行业分析报告 (1) 1.市场现状与发展趋势 (3) 2.中国医疗人工智能市场环境分析 (6) 3.市场需求增加 (6) 4.技术走向成熟 (8) 5.创业企业涌现 (9) 6.向产业上下游延伸 (10) 7.政策推动发展 (10) 8.医疗人工智能产业格局分析 (11) 9.巨头大手笔入场 (12) 10.围绕服务患者构建生态 (13) 11.传统医疗企业：不急于变现，依托设备、赋能设备 (13) 12.商业模式分析 (14) 13.创业企业：与保险、医疗机构合作，售卖服务 (15) 14.互联网巨头：整体互联网医疗布局中的重要一步 (16) 15.挑战与前瞻 (18) 15.2少人才：医疗人工智能发展亟需复合型人才 (18) 15.1缺标准：CNDA 尚无一例过审产品 (20) 15.1基础差：技术与数据两大基石尚待巩固 (22)
1.市场现状与发展趋势 医疗人工智能，顾名思义，就是AI+医疗，指是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。医疗人工智能是指从事医疗人工智能相关性质的生产、服务的单位或个体的组织结构体系的总称。深刻认知医疗人工智能行业定义，对预测并引导医疗人工智能行业前景，指导行业投资方向至关重要。我国医疗人工智能行业在经过短暂的结构调整后，淘汰掉落后产能、筛选掉不合格企业，并且随着居民消费观念的转变和消费需求的提升，我国医疗人工智能行业依旧会继续保持增长趋势，未来将会向高品质、高质量的方向发展，呈现品种增多、消费多元化等新趋势。中国医疗人工智能产业链参与主体不断丰富，产业生态逐渐健壮。 随着国家政策的进一步利好，越来越多的需求将会被释放，医疗人工智能行业将紧密结合产业上下游的资源，充分掌握用户
摘要：近年来，人工智能成为学术界和工业界的研究热点，并已经成功应用于医疗健康等领域。着重介绍了人工智能在医学影像领域最新的研究与应用进展，包括智能成像设备、智能图像处理与分析、影像组学、医学影像与自然语言处理的结合等前沿方向。分析了研究和发展从源头入手的全链条人工智能技术的重要性和可行性，阐述了学术界和工业界在这一重要方向上的创新性工作。同时指出，人工智能在医学影像领域中的研究尚处于起步阶段，人工智能与医学影像的结合将成为国际上长期的研究热点。 关键词：人工智能; 医学影像; 成像方法; 图像处理与分析; 自然语言处理 1 引言 人工智能（artificial intelligence, AI）是当下学术界和产业界的一个热点。经过近几年的高速发展，深度学习已经实现了在传统的图像、视频、语音识别等领域的落地，并迅速地向文本处理、自然语言理解、人机对话、情感计算等方面渗透，并在安防、物流、无人驾驶等行业发挥了重要作用。 人口老龄化问题的显现以及人们对健康与日俱增的要求，对目前有限的医疗资源和医疗技术提出了更大的挑战。医疗领域亟需新的技术满足这些需求。与此同时，国内外与医疗相关的人工智能技术也在飞速地发展，科研和创业项目如雨后春笋，为解决医疗领域的挑战提供了新的机遇。目前已经出现了计算机辅助诊断、智能专家系统、手术机器人、智能药物研发以及健康管理等多种产品。 在众多的医疗信息中，医学影像是疾病筛查和诊断、治疗决策的最主要的信息来源。基于医学影像的诊断和治疗是一个典型的长链条、专业化的领域，涵盖了医学影像成像、图像处理与分析、图像可视化、疾病早期筛查、风险预测、疾病辅助检测与诊断、手术计划制定、术中辅助导航、随访跟踪与分析、康复计划制定等一系列方向。目前，医院存储的信息超过90%是影像信息，影像信息已经形成了巨大的数据积累。为此，基于医学影像大数据的人工智能技术与应用就成为医疗机构、科研、产业和政府共同关注的焦点。 医学影像链可以分为成像和图像挖掘两部分。首先，作为信息源头的医学成像设备，其成像质量会对后续疾病的检测、诊断与治疗起到至关重要的作用。利用AI技术可以实现医学影像成像质量的提升，AI优化的扫描工作流可以显著提高扫描效率，并使成像质量趋于标准化，从而给整个医疗健康链条带来深远的影响，具有重要的临床与科研价值。
智能家居行业分析研究报告 一、智能家电领域发展分析 目前，智能家电市场处于发展初期，面临标准、成本、产业生态系统建设、商业模式等诸多问题，还需要经历一个较长的市场培育期，规模商用尚需时日。不过，由于人们提高用能效率的意识不断高涨，加上多项政府计划的激励，在接下来的几年里，智能家电的部署进程将有望加速。预计智能家电所带来的商业影响将是全球范围的。 作为电力网的终端用电设备，家用电器的能耗不容小觑，即使是待机功耗也是一项不小的开销。据中国节能认证中心调查，中国城市家庭的平均待机功耗相当于每个家庭每天都亮着一盏25瓦到50瓦的长明灯。据测算，家电待机能耗已占到中国家庭电力消耗的20%以上。美国能源部的报告也显示，超过三分之一的美国发电量被用于家用电器。 智能控制技术、信息技术的快速发展为家电智能化提供了可能，智能家电由于能够实现更高效能而被认为是促进节能降耗的有效途径。这一方面缘于人们生活水平的提高，倾向使用性能更好的家电产品；另一方面，在全球变暖和能源成本不断上升的压力下，市场更加青睐高能效的智能家电。 人们对节能降耗、人机界面和通信功能等方面的需求将是拉动智能家电市场增长的主要力量。现在世界很多国家，包括中国在内都在鼓励家电厂商研制这类智能家电。
二、智能家居领域发展分析 当年比尔盖茨为了实现他的智能豪宅，铺设了84公里电缆、耗资5.3 亿美元。如今智能家居不再是镜花水月，而是未来家庭生活的发展模式，一个无线遥控器就把大小设备浓缩于手指挥若定，通过网络等信息通讯技术手段，使家居控制能按照人们设想运作，而不论距离远近，智能家居的远程控制和自动控制是真正智能化的必然结果。如朝华数码有关人士提出的：领先的无线移动、不依靠PC的独立形态是今后业界发展的趋势。 智能家居控制系统可以简单概括为一个各种家庭设备互连和控制的网络。现代家居系统的服务应用平台从服务特征上来看，一般包括了娱乐、医疗、安防、通信、事务管理等，控制功能几乎渗透到每一个家居子系统。智能家居控制是通讯技术、计算机技术、网络技术、控制技术的综合运用。 国家建设部住宅产业化促进中心提出住宅小区要实现六项智能化要求，其中包括实行安全防范自动化监控管理：对住宅的火灾、有害气体的泄漏实行自动报警；防盗报警系统应安装红外或微波等各种类型报警探测器；系统应能与计算机安全综合管理系统联网;计算机系统能对防盗报警系统进行集中管理和控制。由此可见，家居控制已成为智能家居领域新的业务增长点。
人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商，致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。
人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来，我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时，我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍，研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局，如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此，我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日，国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》，将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一；而时至11月，《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。
中国智能医疗行业市场分析报告 喵咪产业服务（微信公众号） 第一章中国智能医疗行业的发展背景 第一节智能医疗行业发展背景 一、智能医疗行业定义 智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智能医疗正在走进寻常百姓的生活。 二、智能医疗体系及其功能 1、面向设备管理 面向现代化医疗机构的设备管理流程，引入了设备台帐、设备点检、设备诊断等思路，充分融合医疗机构管理信息系统以及实时信息系统，构造了一个全新的面向设备管理流程的功能。 2、面向业务管理 管理面向业务流程，将业务的审核与决策点定位于业务流程执行的地方，缩短信息沟通的渠道和时间，从而提高对客户和市场的反应能力。 3、面向流程管理 流程管理面向组织管理的任一层次，任一环节。但主要针对组织的操作操作层面。流程管理在企业中扮演着越来越重要的角色，流程管理渗透了企业管理的每一个环节，任何一项业务战略的实施都肯定有其有形或无形的相应操作流程。 三、智能医疗行业发展特点
随着人均寿命的延长、出生率的下降和人们对健康的关注，现代社会人们需要更好的医疗系统。这样，远程医疗、电子医疗（e-health）就显得非常急需。借助于物联网/云计算技术、人工智能的专家系统、嵌入式系统的智能化设备，可以构建起完美的物联网医疗体系，使全民平等地享受顶级的医疗服务，解决或减少由于医疗资源缺乏，导致看病难、医患关系紧张、事故频发等现象。 早在2004 年，物联网技术便应用于医疗行业，当时美国食品药品监督管理局（FDA）采取大量实际行动促进RFID 的实施和推广，政府相关机构通过立法，规范RFID 技术在药物的运输、销售、防伪、追踪体系中的应用。美国医院采用基于RFID 技术的新生儿管理系统，利用RFID 标签和阅读器，确保新生儿和小儿科病人的安全。2008 年底，IBM 提出了“智慧医疗”概念，设想把物联网技术充分应用到医疗领域，实现医疗信息互联、共享协作、临床创新、诊断科学以及公共卫生预防等。 四、智能医疗建设的必要性 1.改进了医院的管理及运营模式 通过对智能医疗系统的应用推广，缩短了患者在医院的滞留时间，规范了医院流程，从医生角度来说，减少了劳动强度、规范了诊断内容，方便教学和学术交流，极大的提高了工作效率。医院管理者可以从繁重的文字工作中解放出来，可以实时、准确地获取来自全院的各方面信息，从而及时将本院的各项管理调整到最佳运行状态。全院上下实现的无纸化办公及无胶片存储，大大地降低了医院的成本，提高了医院的工作效率。各级医院相互联系，资源共享，注重提高的现代化管理水平和服务水平。医院将不再仅仅是一个看病的场所，而是发展成为集医疗、保健及健康咨询为一体的服务型机构。 2.改进了对大众的医疗服务 通过远程医疗会诊系统，患者无论在乡村还是城市，均可就近就医，享受到基本同质的
病例分析 1、女14岁，右膝关节肿痛、活动受限3个月。查体：右膝关节肿胀、静脉曲张，并触及肿块、质硬、固定。图像如下，试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:X线平片B:冠状T 1WIC:冠状T 2 WID:增强T 1 WI 2、男9岁，左小腿及足背广泛红肿、疼痛，伴发热、畏寒5天。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:X线平片，B:冠状T 2WI，C:横断T 1 WI，D:增强T 1 WI 3、女23岁，右大腿反复肿痛3年。查体：右大腿粗大，压痛。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:X线平片，B:冠状T 1WI，C:增强T 1 WI 4、女36岁，跌倒后左腕部着地，致呈银叉状畸形，关节疼痛、肿胀和活动障碍。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:腕关节正位，B:腕关节侧位 5、女5岁，跌伤后手掌着地，右肘关节疼痛、肿胀、畸形、活动障碍。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断 A:肘关节正位，B:肘关节侧位 6、女35岁，车祸后右大腿短缩、小腿外旋畸形，大腿中上段肿胀、压痛明显，可触及骨擦感，右大腿有反常活动。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。
A:股骨正位，B:股骨侧位 7、男29岁，右踝部钝器伤伴疼痛、功能障碍4小时，踝关节畸形、反常活动。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:踝关节正位，A:踝关节侧位，A:CT三维重建 8、男28岁，外伤时右手掌着地，右肘关节肿、痛，关节畸形，活动受限，关节窝空虚。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:肘关节正位，B:肘关节侧位 9、男10岁，左大腿远端疼痛1年。查体：左股骨远端及膝关节肿胀、压痛，局部红、肿，皮温稍增高。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:X线平片,B:冠状T 2WI,C:冠状T 2 WI,D:增强T 1 WI 10、女63岁，全身乏力、骨痛7个月，以腰骶部酸痛为主，近期头痛明显加剧。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:头颅侧位B:骨盆正位，C:腰椎侧位 11、男70岁，腰痛、伴右下肢酸胀无力2个月。总前列腺特异性抗原94.3ng/L，复合前列腺特异性抗原77.1ng/L，总酸性磷酸酶21.9U/L。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:X线平片，B:矢状T 1WI，C:矢状T 2 WI，D:骨盆平片
2019中国数据智能行业分析报告
?目录 ?. 大数据新篇章——数据智能07?. 数据中台的出现与未来18 三. 业务中台带来模式创新27 四. 场景争夺成为主旋律律35 五. 跨场景要寻找数据洼地38 六. 三大应?用场景相对成熟42
?数据新篇章——数据智能7|爱分析·中国数据智能?行行业报告
1. 大数据新篇章——数据智能 1.1 大数据发展历程 整个大数据?行行业发展分为五个时期，即收集、监测、洞洞察、决策和重塑。五个时期对应着两大 阶段，业务数据化和业务智能化，其中收集、监测和洞洞察是业务数据化阶段，决策和重塑是业 务智能化阶段。 2019年，大数据正式进?入业务智能化阶段，开启数据智能新篇章。 图1：大数据发展历程 数据来源：爱分析 2013年，企业开始认知到数据价值，金融、电信、公安等?行行业开始建设大数据平台并购买大量外部 数据，希望通过外部数据快速挖掘数据价值，因此对外输出数据的数据服务公司获得了了发展 机遇。 2015年，数据大屏等监测业务成为大数据最先成熟的应?用，大数据进?入到业务监测阶段。政府、央企以及大型国企等优质客群对于数据监测展现应?用需求旺盛，BI与可视化公司发展迅速。
2017年，随着大数据平台建设完善以及企业精细化运营的需求不不断提升，单纯的数据展现很难 满?足企业需求，大数据开始与业务场景结合，?行行业进?入到业务洞洞察阶段。 此时，单纯的数理理统计很难满?足企业需求，因此出现了了大量数据挖掘、数据建模的需求，AI建模 平台、数据科学平台开始进?入?人们的视野。明略略数据、百分点、同盾科技、百融金服等公司在 这?一时期成?长为?行行业内的明星公司。 2019年，大数据从业务洞洞察进?入到业务决策阶段，即由机器?形成数据报表或者数据报告，业务 ?人员进?行行决策，变为机器?直接给出决策建议，让机器?具备推理理能?力力。例例如，在外卖、出?行行场景，美团和滴滴的系统直接形成最佳调度?方式，?自动完成决策环节，将任务下发给骑?手和司机。这种消费互联?网相对常?见的场景，将在产业互联?网、企业业务场景中落地。 让机器?具备推理理能?力力，意味着NL P、知识图谱等认知技术的成熟。数据驱动决策、数据驱动业 务发展的企业新需求，必然会带动?一批数据智能公司的兴起。 未来，随着技术更更加成熟，大数据会从业务决策进?入业务重塑阶段。大多数执?行行环节将由机器?来 实现，但仍有众多环节需要?人参与其中，因此，?人机协同会迎来迅猛发展，未来会诞?生?一批 全新的数据智能公司。 1.2 数据智能对企业业务流的改造 当大数据进?入到决策阶段，企业业务由原先的经验、流程驱动逐步转向数据驱动，数据中台和 业务中台在整个业务链条价值度越来越?高。 图 2：传统业务模式：流程驱动 数据来源：爱分析
2019年人工智能行业分 析调研报告 2019年11月
目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足，激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足，产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)
3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)
医学影像学病例分析
病例分析 1、女 14岁，右膝关节肿痛、活动受限3个月。查体：右膝关节肿胀、静脉曲张，并触及肿块、质硬、固定。图像如下，试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:X线平片 B:冠状T 1WI C:冠状T 2 WI D:增强T 1 WI 2、男 9岁，左小腿及足背广泛红肿、疼痛，伴发热、畏寒5天。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:X线平片，B: 冠状T 2WI，C: 横断T 1 WI，D: 增强T 1 WI
3、女 23岁，右大腿反复肿痛3年。查体：右大腿粗大，压痛。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:X线平片，B: 冠状T 1WI，C: 增强T 1 WI 4、女 36岁，跌倒后左腕部着地，致呈银叉状畸形，关节疼痛、肿胀和活动障碍。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:腕关节正位，B: 腕关节侧位
5、女 5岁，跌伤后手掌着地，右肘关节疼痛、肿胀、畸形、活动障碍。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断 A:肘关节正位，B: 肘关节侧位 6、女 35岁，车祸后右大腿短缩、小腿外旋畸形，大腿中上段肿胀、压痛明显，可触及骨擦感，右大腿有反常活动。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:股骨正位，B:股骨侧位
7、男 29岁，右踝部钝器伤伴疼痛、功能障碍4小时，踝关节畸形、反常活动。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:踝关节正位，A:踝关节侧位， A:CT三维重建 8、男 28岁，外伤时右手掌着地，右肘关节肿、痛，关节畸形，活动受限，关节窝空虚。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。 A:肘关节正位，B: 肘关节侧位 9、男 10岁，左大腿远端疼痛1年。查体：左股骨远端及膝关节肿胀、压痛，局部红、肿，皮温稍增高。试分析病变性质、诊断及鉴别诊断。
2018年智能投研行业 分析报告 2018年1月
目录 一、人工智能技术实现计算机“自主学习” (4) 1、基于统计学，实现机器学习 (4) 2、深度学习是机器学习的重要算法 (6) 二、借助“人工智能”，实现智能投研 (11) 1、存在众多人工智能手段解决投研问题 (11) （1）打破传统投研“数据孤岛”，智能投研提高传统投研效率 (14) （2）应用“另类投资数据”，智能投研提升传统投研前瞻性、准确性 (16) （3）数据多样化+模型多样化，智能投研丰富传统投研方式 (19) 2、智能投研将凸显金融专业知识的重要性 (22) 三、逻辑仍为核心，智能投研“工具革命”影响深远 (23)
以计算机技术为基础，基于大数据、量化投资以及人工智能技术，将传统投研实现“智能化”，是智能投研的一种重要实现方式。具体而言，我们认为智能投研具体包括以下几方面：①传统投研中数据分析实现智能化；②大数据技术应用于传统投研；③量化投资技术继续发展；④人工智能技术对大数据技术和量化投资优化与改造，应用于传统投研。 智能投研以数据为基础，以逻辑为核心。①数据是基础。在表现形式上，智能投研可以认为是数据+模型，其中，大量的、多种类型的数据是所有分析和计算的基础。②逻辑是核心。智能投研所揭示的规律实际上是一种“变量间的相关关系”，而不是准确的因果关系，所以，智能投研的兴起可以认为是基于数据来发现、验证行业逻辑或是公司逻辑中的某一个环节，之后更重要的是依照行业逻辑以及专业知识等来解释这种数据上的相关关系，即使发现的这种“相关关系”不能进行专业的解释（并不是所有的经验都能上升到理论层面），这种关系的成立和应用也需要使用者“具体问题具体分析”，形成新的应用逻辑（比如高频交易算法获得的相关关系）。因此，无论这种新兴的投研工具如何发展，最核心的还是“逻辑”。 智能投研强化逻辑能力（认知能力）在投研领域的地位。①智能投研将新工具应用于传统投研，“人”的部分技能被工具替代，由此投研领域的角逐将集中在更核心的逻辑能力-即认知能力；②智能投研基于统计学原理，人的逻辑能力在整个模型的设置、优化等环节中都发挥着重要作用。
智能装备制造行业画像分析报告 2019年12月
目录 一、行业发展态势 (4) 1、智能装备制造介绍 (4) 2、行业发展现状 (5) 3、行业未来发展趋势 (8) （1）人口结构变化，促使对自动化设备需求提升 (9) （2）产业结构优化升级，促使企业加快提高生产自动化程 度10 （3）国家政策支持智能装备制造业做大做强，未来发展机 遇良好 (10) （4）高端装备领域国产化需求迫切，技术实力成为未来竞 争的关键要素 (11) （5）行业竞争日趋激烈，业内领先的设备商将拓展数字化 工厂等高端业务，增强客户粘性 (12) 二、行业驱动力分析 (13) 1、国家政策大力支持 (13) 2、我国制造业转型升级的推动 (14) 3、我国劳动力成本持续的替代效应 (14) 4、下游产品市场的持续增长 (14) 三、市场容量分析 (15) 1、汽车及零部件制造业 (16) 2、消费电子制造业 (17) 四、行业发展制约因素 (19) 1、行业集中度低，业内企业规模偏小 (19)
2、专业技术人才短缺 (20) 3、关键部件依赖国外采购 (20) 4、高端精密器件的配套环境较弱 (20) 五、行业内主要企业 (20) 1、沈阳新松机器人自动化股份有限公司 (20) 2、无锡先导智能装备股份有限公司 (21) 3、深圳市赢合科技股份有限公司 (22) 4、珠海市运泰利自动化设备有限公司 (22) 5、苏州富强科技有限公司 (23) 6、惠州市三协精密有限公司 (23) 7、昆山迈致治具科技有限公司 (24) 8、苏州赛腾精密电子股份有限公司 (25) 附件：行业技术情况 (25) 1、技术特点 (25) （1）技术综合性强 (25) （2）广泛使用先进制造技术 (26) （3）技术人员需求量大 (26) （4）工艺要求高 (26) （5）产品应用领域广泛 (27) 2、技术水平 (27)
智能医疗行业调研报告医疗行业应用及需求调研报告 医疗行业应用及需求调研报告【链接解读】正如上文所言，医疗行业的信息化还有许多不尽如人意之处，大部分医院的信息化建设还处于管理信息系统向临床信息系统转化的过程中，而且全行业信息化的进一步开展还面临着资金、人才、产品等方面的障碍，但本调研报告所反映的信息却足以让人对其未来发展产生信心。 本调研报告对医疗行业信息化投资的需求重点、变化趋势、重点项目及采购流程都进行了深入的分析，虽然xx年全行业的投资情况比往年略有下降，但我们高兴地看到，由于一些重点项目的逐步开始运作，xx年的IT投资额会有较大程度的提高。 医疗行业应用及需求调研报告 1. 医卫行业IT需求重点方向最近几年来，医疗卫生行业主要的信息化发展方向有HIS建设、内部网络建设、收费系统、临床系统以及办公自动化等方面，其中有66%的被调查者近几年的重点工作是HIS建设。此外，也有35%的被调查医院近几年主要工作是内部网络建设，有些医院是在内部网络基本建设完备的基础上再开始逐步推进各业务部门的信息化项目，也有一些医院是在局部项目进行的过程中不断扩展网络。 收费系统作为大“HIS”概念中的一个子系统，通常是各医院开展信息化工作最先投入进行的一部分，调查显示，很多医院所谓的HIS
仍停留在收费系统的阶段。同时，我们发现，有的医院近几年的工作重点已经放在了临床医疗系统方面，这是医院信息化建设水平提升的一种表现。 图1 中国医卫行业信息化发展重点方向数据：CCW Research xx.10 2. 医卫行业IT投资变化特点进入xx年，医院信息化建设的重点方向也在发生着变化，根据计世资讯对医卫行业的调查显示，变化的方向较为分散，其中最多的是开始建设或者完善扩大HIS系统，还有一部分医院正在由医院管理向临床医疗信息系统的方向变化。 图2 中国医卫行业信息化重点变化特点数据：CCW Research xx.11 3. 医卫行业IT投资分析 xx年，100万左右的信息化投资规模在中国的大中型医疗机构中占据了较大比例，其中50～100万的占23.5%，100～200万的占22%，30～50万占19%。 一些医院对xx年全年的IT投资规模作出了预计，50～100万的占18%，100～200万的占20%，30～50万的占14%，而200～300万、300～500万以及500万以上投资规模的比例比xx年有所提高，分别为16%、12%和8%。
1．胃良、恶性溃疡如何鉴别？ 2 早期胃癌的X线表现有哪些？ 3．左心房增大的X线表现是什么？ 4．何为青枝骨折？ 5．慢性化脓性骨髓炎的X线表型有哪些？ 6．骨肉瘤分几型？ 7．急性化脓性骨髓炎的X线表现。 8．简述风心病二尖瓣狭窄的X线表现。9．早期周围型肺癌影像学特点10．中心型肺癌影像学特点（X线及CT）？11．急性血行性肺结核有什么X影像学特点？12．肺不张的X线表现？13气管扩张分成哪几种类型？ 14．食管癌的X线表现有哪些？15．与X线成像相关的特性 16．何为骨质疏松 17．脊柱结核的主要X线表现18．成骨型骨肉瘤X 线表现20．结核的分型。21．胃粘膜异常的表现19．试述中心型早期肺癌的简单含义和可能具有的各种X线表现，并述CT对检出和诊断早期中心型肺癌的作用。 22．早期胃癌？23．简述大叶性肺炎分期及各期X线表现。24．输尿管的三个生理狭窄部位？25．请解释Colles’ 骨折26中晚期浸润型食管癌造影表现27胃溃疡在上消化道造影中的直接径象及其特点 28胃溃疡的影像学表现29溃疡型胃癌造影表现 30良恶性溃疡病 X线比较 31骨质酥松X线表现32骨质软化X线现 33骨质破坏X线表现 34骨质坏死X 表 35骨折X线表现36骨肉瘤影像表现 37急性化脓性骨髓炎X线表现38长骨结核X线表现40良恶性骨肿瘤鉴别39脊椎结核X表现1．胃良、恶性溃疡如何鉴别？良性溃疡
恶性溃疡龛影位置胃轮廓外完全或大部分在胃腔内龛影形状圆形或椭圆形不规则，扁平，有尖角龛影大小多<2.0c 多>2.5cm --- 龛影边缘光滑，整齐不光整，有充盈缺损龛影口部粘膜水肿,粘膜线项圈征狭颈征指压迹样充盈缺损;不规则环堤破坏中断龛影周围粘膜均匀规则纠集不整齐纠集 ---邻近胃壁柔软，有蠕动波僵硬,无蠕动2．早期胃癌的X线表现有哪些？答：X线低张双对比造影表现为：①小区粘膜结构紊乱、消失②切线位上可见棘突样龛影③可见颗粒状、小圆形充盈缺损，表面毛糙不平。3．左心房增大的X线表现是什么？答：1左心房增大一般先向后向上，继之向左向右远达片：左心房若向右增大时可达或超过右心房边缘，形成右心房的双重密度或双重边缘，亦称双心房影。左心房耳部增大时可见左心室与肺动脉段之间的左房耳部膨凸。气管隆凸开大。2右前斜位或左侧位：服钡检查示中下段食管有局限性压迹和移位，此征象是左心房增大分度的主要依据。有食管压迹而无移位者为轻度；压迹+轻度移位（止于胸椎前缘）者为中度；明显移位者为高度增大。有时需要除外屈曲延长的降主动脉牵拉的食管向后移位,此种情况食管前方常无增大的左心房高密度影。3左前斜位:心后缘左心房隆凸,与左主支气管间的透明带消失,明显者可使左主支气管向上后方移位并变窄。4．何为青枝骨折？答：儿童青枝样骨折常见于四肢长骨骨干，表现为骨皮质发生皱折、