醫學成像裝置在醫學診斷和**中起著關鍵作用。 隨著技術的不斷進步，影像裝置在影象質量、輔助診斷和輻射劑量方面取得了重大的技術進步。
X射線裝置影象質量的提高：數字技術的應用顯著提高了X射線影象的質量。 根據美國醫學成像學會的說法，數字 X 射線系統可以將輻射劑量減少 50%，同時提供更高的影象解像度和對比度。 CT裝置：新一代CT裝置採用更先進的探測器和影象重建演算法，實現更高的空間解像度和影象質量。 例如，最新的多線CT掃瞄器可以在更短的掃瞄時間內提供更清晰、更詳細的3D重建影象，有助於更準確的病變檢測和診斷。 MRI裝置：MRI技術的發展導致了影象質量的顯著提高。 高場MRI系統和平行成像技術的應用提供了更高的訊雜比和空間解像度，從而產生更清晰、更準確的解剖影象。
診斷輔助影象導航系統的開發：影象導航系統將醫學成像和實時導航技術相結合，幫助醫生在手術過程中實現更準確的導航和定位。 例如，對於腦部手術，在影象導航系統的幫助下，醫生可以精確定位病變並將其切除。 智慧型影象分析：借助機器學習和深度學習等技術，智慧型影象分析可以自動檢測和識別影象中的異常病變。 例如，Harvey 等人（2019 年）開發了一種基於深度學習的人工智慧 （AI） 系統，該系統對英國約 76,000 名女性和美國超過 15,000 名女性進行了乳房 X 光檢查訓練。 當該系統回顧性地應用於英國和美國的測試集（分別為 25,856 名和 3,097 名女性）時，人工智慧系統將假陽性和假陰性的檢測率分別降低了 12% 和 27%（英國）和 57% 和 94%（美國），從中可以看出，基於深度學習的乳腺癌篩查演算法在識別乳腺癌的靈敏度和特異性方面優於人類放射科醫生。
人工智慧的應用 人工智慧在醫學影像領域的應用越來越多。 例如，乙個基於深度學習的研究專案可以通過訓練乙個在準確性方面與放射科醫生相當的神經網路來自動檢測和分類肺結節。 人工智慧還可以應用於影象重建和醫學影象的增強。 借助深度學習技術，可以從低劑量 CT 掃瞄中生成高劑量影象，從而降低患者暴露於輻射的風險。
裝置型號：史托斯 H3-Z TH100 相機。
外觀檢查：正常使用下外觀磨損。
故障檢測：上機後無法識別。
故障原因：更換備用電纜後，電纜內部的訊號電纜斷裂。
維修計畫：更換新電纜。
保修期：6個月。