医学图像是医学诊断过程中非常重要的一部分。它可以有效地帮助医生提高诊断能力，成为疾病诊断和监测的重要形象。依靠计算机X射线摄影，计算机断层扫描，核磁共振，超声，数字减影血管造影等技术，医学图像的类型多种多样，如正电子发射断层扫描，乳房X光检查，医学超声等特定医学诊断图像，如检查，心血管造影和血管造影。其中，计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）非常重要。

CT与MRI的区别，如果不考虑检查的范围，对人体的影响，成像时间等，仅从成像方法来看，CT是人体的X射线束扫描成像横截面，总之，CT图像是处理后的各种重建图像; MRI是一种基于核磁共振现象的断层成像，利用电磁共振现象获取人体电磁信号，重建人体信息。这两者实际上是非常不同的，不能互相替换。没有好处。 开发CT和MRI MAIX和CT图像 MAIX AI医疗中的小细胞癌项目和骨折检测基于原始CT图像，并通过人工智能技术进行一系列的整理，分析和预测操作。对于这两个项目，MAIX解决了增强CT图像太大且难以分析的问题。在大图像（20000 * 20000）的情况下，研发系统可以平衡全局和微观，并实现小细胞癌的识别和计算。确诊癌症区域并概述病变;重建原始CT图像，得到三维图像，通过高级形态区分人体骨骼，有效提高骨折类型诊断的准确性。 持续探索MRI 微软和凯斯西储大学使用数字计算和增强的显示技术将图像直接连接到组织的定量属性，以改进MRI技术; Facebook之前曾与纽约大学医学院合作，希望使用人工智能，MRI扫描率提高10倍。 医学图像升级的原因不仅在于医学图像在诊断中的重要性，更重要的是，医学图像可以在人工智能和其他技术的支持下促进医学领域的发展和提高医学标准。 加拿大研究人员使用核磁共振扫描大脑，并通过MRI图像与植物人建立联系。 在MRI技术的支持下，美国研究人员在经过100多个小时的扫描后，已经获得了人脑最详细的三维图像。图像的分辨率可以看到直径小于0.1毫米的物体，这是前所未有的。 因此，在完成这些诊断任务后，我们是否可以尝试继续探索医学图像的存在。 图像是数据呈现的另一种形式，医学图像本身是有价值的高质量数据。人工智能的发展离不开数据的支持。虽然各种新技术正在推动医学领域的不断发展和突破，但医学图像也在推动人工智能和区块链等技术的新可能性。 无论是MAIX的小细胞癌计划还是骨折检测，还是MAIX 2.0中提到的人工智能医疗平台，这些高质量的图像数据都是不可分割的。这些图像可以有效地训练AI模型并改进医疗诊断系统。而人工智能医疗平台的水平，可以不断提高诊断的准确性和可诊断的疾病类型。