数智经济时代医疗领域医学影像系统现状与趋势研究：多模态融合技术方向

一、研究背景与系统定位

1.1 医疗影像系统的发展现状与挑战

在数智经济时代，医疗影像系统正经历从单一模态向多模态融合的深刻变革。医学影像作为临床诊断的核心组成部分，已从传统的 X 射线、超声等简单成像技术发展为包括 CT、MRI、PET、超声、OCT 等多种模态的复杂系统(3)。这些不同模态的医学影像各有优势：

CT（计算机断层扫描）提供高分辨率的断层图像，擅长显示骨骼结构和密度差异大的组织，广泛应用于肿瘤诊断、心血管疾病评估等领域(3)。但 CT 使用电离辐射，软组织分辨力有限。

MRI（磁共振成像）作为非电离辐射成像技术，具有出色的软组织对比度，在神经系统、腹部和盆腔疾病诊断中表现优异(3)。然而，MRI 扫描时间长，对运动伪影敏感，且无法用于装有心脏起搏器等金属植入物的患者。

PET（正电子发射断层扫描）通过检测放射性示踪剂在体内的分布，提供功能和代谢信息，在肿瘤分期、疗效评估和神经退行性疾病诊断中具有独特价值(3)。但 PET 空间分辨率较低，且需结合 CT 或 MRI 提供解剖定位。

超声成像以其便携性、实时性和无辐射等优势，在产科、浅表器官和心血管系统检查中广泛应用(3)。然而，超声图像质量受操作者技能影响大，对深部结构显示有限。

这些不同模态的医学影像系统在临床实践中通常独立使用，导致信息碎片化，无法充分发挥各种成像技术的互补优势。随着人工智能技术的快速发展，多模态融合技术为解决这一问题提供了新途径。通过整合不同模态的医学影像信息，多模态融合技术能够提供更全面、更准确的诊断信息，为临床决策提供更强有力的支持(3)。

然而，多模态医学影像系统的发展仍面临诸多挑战：

1. 数据异质性问题：不同模态的医学影像在空间分辨率、成像原理、数据格式等方面存在显著差异，导致数据融合难度大(6)。
2. 图像配准精度要求高：为了有效融合不同模态的影像信息，必须精确对齐图像，这在临床实践中仍具挑战性(10)。
3. 模型泛化能力不足：现有的多模态融合模型往往在特定数据集和任务上表现良好，但在跨数据集或新任务上的泛化能力有限(7)。
4. 计算资源需求大：处理和融合大量高分辨率医学影像数据需要强大的计算能力，这在资源有限的临床环境中可能成为瓶颈(3)。
5. 临床验证不足：大多数多模态融合技术仍处于研究阶段，缺乏大规模、多中心的临床验证，影响其在实际临床实践中的应用(21)。

1.2 多模态融合技术的战略价值与应用前景

多模态融合技术通过整合不同医学影像模态的信息，能够显著提升诊断准确性和效率，具有重要的战略价值：

提高诊断准确性：多模态融合技术能够综合不同模态的优势，提供更全面的诊断信息。例如，在肿瘤诊断中，结合 CT 的解剖结构信息和 PET 的代谢信息，可显著提高肿瘤分期的准确性。研究表明，多模态融合在乳腺癌诊断中的 AUC 达到 0.955，远高于单模态诊断(6)。

提升治疗决策质量：通过整合术前影像、术中实时影像和术后随访影像，多模态融合技术可为治疗方案制定提供更全面的信息支持。例如，在神经外科手术中，多模态融合技术可帮助医生更精确地规划手术路径，提高手术安全性和效果(10)。

加速医学研究：多模态融合技术能够从大量异质医学数据中挖掘潜在关联，促进新的医学发现。例如，通过融合基因组数据和影像数据，研究人员可以发现与特定疾病相关的影像标志物，为精准医学提供新的靶点(6)。

优化医疗资源配置：多模态融合技术可以提高影像诊断效率，减少不必要的重复检查，降低医疗成本。例如，在急诊医学中，多模态融合技术可帮助医生快速做出准确诊断，缩短患者等待时间，提高急诊处理效率(5)。

随着人工智能技术的不断进步，多模态融合技术在医疗领域的应用前景广阔。据预测，到 2025 年，多模态成像系统市场规模将继续保持稳定增长，特别是在医疗健康领域，精准诊断和个性化治疗的需求将推动多模态成像系统在临床应用中的普及(21)。2025 年 AI 医学影像市场规模有望突破 150 亿元，主要驱动力来自深度学习算法优化和多模态融合技术的突破(20)。

二、多模态融合技术在医学影像系统中的应用现状

2.1 多模态融合技术的主要方法与架构

多模态融合技术在医学影像系统中的应用主要通过三种融合策略实现：数据级融合、特征级融合和决策级融合(3)。

数据级融合（早期融合）是指在输入层面整合不同模态的信息，然后作为输入送入单个网络模型进行训练。其输入的数据可以是原始图像、手工特征、深度特征或临床信息等，可使用向量连接、元素融合或元素相乘等方式将不同模态信息进行融合(6)。数据级融合的优势在于能够充分利用原始数据中的互补信息，但需要处理不同模态数据的异质性问题。例如，在肺部肿瘤诊断中，将 CT 和 PET 图像在输入层进行融合，可同时利用 CT 的解剖结构信息和 PET 的代谢信息，提高诊断准确性。

特征级融合（中间融合）是指不同数据模态先由各自的模型处理，提取特征后再进行融合，然后输入到最终的预测模型中(7)。与数据级融合不同，特征级融合的损失函数会通过特征提取模型反向传播，以在每次训练迭代中生成更优的特征表示(7)。特征级融合通常采用两种方式：一种是先对不同模态分别训练模型，然后将模型的输出特征进行融合；另一种是在训练过程中同时优化特征提取和融合过程。例如，在阿尔茨海默病诊断中，使用不同的网络分别处理 MRI 和 PET 图像，然后融合提取的特征，可有效提高诊断准确率(3)。

决策级融合（晚期融合）是指不同模态先由各自的模型独立处理并生成预测结果，然后通过聚合函数或辅助模型将这些预测结果进行融合(7)。决策级融合的优势在于每个模态可以使用不同的模型架构，且在数据缺失或不完整的情况下仍能做出预测。例如，在心血管疾病诊断中，可分别使用 CT 图像和心电图数据训练独立的模型，然后融合两个模型的预测结果，提高诊断的准确性和可靠性(7)。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的多模态融合架构不断涌现，主要包括：

基于注意力机制的融合架构：通过注意力机制动态调整不同模态或特征的权重，使模型能够聚焦于最相关的信息。例如，在多模态医学图像分类中，注意力机制可以自动识别不同模态中的关键区域，提高分类准确性(3)。研究表明，基于注意力的融合方法在多种医学影像分类任务中表现优异，能够有效提高模型的性能(3)。

分层融合架构：在多个网络层上进行特征融合，能够捕获更丰富的层次化信息。例如，在多模态 MRI 图像分割中，分层融合架构可以在不同深度的网络层上融合不同模态的特征，提高分割的准确性(3)。

基于 Transformer 的融合架构：利用 Transformer 的自注意力机制建模不同模态之间的长程依赖关系。例如，TransMed 模型将多模态图像转换为序列，然后通过 Transformer 学习它们之间的关系，在多模态医学图像分类中表现出较高的准确性和效率(3)。

双分支融合架构：为每个模态设计独立的分支网络，然后在特定层进行特征融合。例如，在多模态脑肿瘤分割中，双分支融合架构可以分别处理 T2w 和 Flair 序列，以及 T1w 和 T1ce 序列，然后融合两个分支的特征，提高分割的准确性。

2.2 多模态融合技术在不同医学影像模态中的应用

2.2.1 CT 与 MRI 融合应用

CT 和 MRI 是临床上最常用的两种医学影像模态，它们的融合在多种疾病的诊断和治疗中具有重要价值。

神经系统疾病诊断：在脑肿瘤诊断中，CT-MRI 融合技术能够结合 CT 的高密度分辨率和 MRI 的软组织分辨率优势，提高肿瘤边界识别的准确性。例如，在胶质瘤分级中，CT-MRI 融合技术可以更准确地显示肿瘤的范围和特征，为治疗方案制定提供重要依据(10)。

心血管疾病评估：在心血管疾病诊断中，CT-MRI 融合技术可以结合 CT 的血管成像能力和 MRI 的心肌功能评估能力，提供全面的心血管系统信息。例如，在心肌梗死诊断中，CT-MRI 融合技术可以同时显示冠状动脉狭窄和心肌缺血区域，帮助医生更准确地评估病情(3)。

腹部疾病诊断：在腹部疾病诊断中，CT-MRI 融合技术可以结合 CT 的快速成像能力和 MRI 的软组织对比度优势，提高诊断准确性。例如，在肝脏肿瘤诊断中，CT-MRI 融合技术可以更准确地显示肿瘤的位置、大小和侵犯范围，为手术方案制定提供重要参考(3)。

在技术实现上，CT-MRI 融合主要采用特征级融合方法。例如，在脑肿瘤分割中，可使用双分支网络分别处理 CT 和 MRI 图像，然后在中间层融合特征，最后通过全连接层输出分割结果。研究表明，CT-MRI 融合技术在多种疾病诊断中表现优异，能够显著提高诊断的准确性和可靠性(3)。

2.2.2 PET 与 CT 融合应用

PET-CT 融合是目前临床上应用最广泛的多模态融合技术之一，已成为肿瘤诊断、分期和疗效评估的重要工具。

肿瘤诊断与分期：PET-CT 融合技术能够将 PET 的功能代谢信息与 CT 的解剖结构信息相结合，显著提高肿瘤的检出率和定位准确性。例如，在肺癌诊断中，PET-CT 融合技术可以更准确地显示肿瘤的代谢活性和解剖位置，提高肿瘤分期的准确性(5)。研究表明，PET-CT 融合在肺癌诊断中的准确率达到 99.29%，远高于单独使用 PET 或 CT(6)。

神经系统疾病评估：在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）的诊断中，PET-CT 融合技术可以结合 PET 的代谢信息和 CT 的结构信息，提高诊断的准确性。例如，通过融合 FDG-PET 和 CT 图像，可以更准确地识别大脑特定区域的代谢变化，为阿尔茨海默病的早期诊断提供重要依据(3)。

心血管疾病诊断：在心肌存活评估中，PET-CT 融合技术可以结合 PET 的心肌代谢信息和 CT 的冠状动脉成像信息，为心肌梗死患者的治疗决策提供重要依据(3)。

在技术实现上，PET-CT 融合主要采用数据级融合和特征级融合方法。例如，在肺癌诊断中，可将 PET 和 CT 图像在输入层进行融合，然后通过 CNN 提取特征进行分类(5)。研究表明，PET-CT 融合技术在多种疾病诊断中表现优异，能够提供更准确、更全面的诊断信息(3)。

2.2.3 MRI 与超声融合应用

MRI 与超声融合技术结合了 MRI 的高软组织分辨率和超声的实时性、便携性优势，在多种疾病的诊断和治疗中具有重要价值。

乳腺疾病诊断：在乳腺癌诊断中，MRI - 超声融合技术可以结合 MRI 的高软组织对比度和超声的实时成像能力，提高乳腺癌的检出率和诊断准确性。例如，在致密型乳腺病变的评估中，MRI - 超声融合技术可以更准确地显示病变的位置和特征，为活检提供精准引导(6)。研究表明，多模态多视角超声图像癌灶区域检测的 AUC 达到 0.955，远高于单模态超声检查(6)。

前列腺疾病诊断：在前列腺癌诊断中，MRI - 超声融合技术可以结合 MRI 的高分辨率和超声的实时引导能力，提高前列腺癌的检出率和定位准确性。例如，在前列腺穿刺活检中，MRI - 超声融合技术可以将 MRI 发现的可疑病变准确地定位到超声图像上，提高穿刺的准确性和阳性率(6)。

妇产科应用：在妇产科领域，MRI - 超声融合技术可以结合 MRI 的大视野和超声的实时性优势，为胎儿畸形诊断和妇科疾病评估提供更全面的信息(3)。

在技术实现上，MRI - 超声融合主要采用特征级融合和决策级融合方法。例如，在前列腺癌诊断中，可分别使用 MRI 和超声图像训练独立的模型，然后融合两个模型的预测结果，提高诊断的准确性和可靠性(6)。研究表明，MRI - 超声融合技术在多种疾病诊断中表现优异，能够提供更准确、更全面的诊断信息(3)。

2.2.4 多模态融合在眼科疾病诊断中的应用

眼科疾病诊断中，多模态融合技术主要结合眼底照相、光学相干断层扫描（OCT）、荧光素眼底血管造影等多种成像技术，提供全面的眼部结构和功能信息。

青光眼诊断：在青光眼诊断中，多模态融合技术可以结合视野检查（VF）和 OCT 图像，提高青光眼的早期诊断率和病情评估准确性。例如，Xiong 等人提出的多模态融合方法将 VF 和 OCT 数据分别输入独立的网络，然后通过注意力模块融合特征，在青光眼诊断中取得了优异的性能(3)。

糖尿病视网膜病变诊断：在糖尿病视网膜病变诊断中，多模态融合技术可以结合眼底照相和 OCT 图像，提高病变的检出率和分级准确性。例如，Li 等人提出的三分支 CNN 网络可以将 2D 眼底图像与 3D OCT 图像进行融合，有效提高糖尿病视网膜病变的分类准确性(3)。

年龄相关性黄斑变性诊断：在年龄相关性黄斑变性诊断中，多模态融合技术可以结合眼底照相、OCT 和荧光素眼底血管造影，提供全面的黄斑区结构和功能信息，提高诊断的准确性和治疗方案制定的针对性(8)。

在技术实现上，眼科多模态融合主要采用特征级融合和决策级融合方法。例如，在青光眼诊断中，可分别使用 VF 和 OCT 数据训练独立的模型，然后融合两个模型的预测结果，提高诊断的准确性和可靠性(3)。研究表明，多模态融合技术在眼科疾病诊断中表现优异，能够显著提高诊断的准确性和可靠性(8)。

2.2.5 病理图像与影像学融合应用

病理图像与影像学融合技术将高分辨率的病理图像与宏观的影像学图像相结合，为肿瘤诊断和治疗提供更全面的信息。

肿瘤诊断与分级：在肿瘤诊断中，病理图像与影像学融合技术可以结合影像学的宏观信息和病理图像的微观信息，提高肿瘤的诊断准确性和分级可靠性。例如，在乳腺癌诊断中，结合术前超声图像和活检全切片图像的深度学习方法可以区分管腔型和非管腔型肿瘤，AUC 达到 0.955(6)。

治疗反应评估：在肿瘤治疗反应评估中，病理图像与影像学融合技术可以结合影像学的功能信息和病理图像的组织学变化，为治疗方案调整提供重要依据(6)。

预后预测：在肿瘤预后预测中，病理图像与影像学融合技术可以结合影像学的形态学特征和病理图像的分子特征，提高预后预测的准确性。例如，Chen 等人提出的多模态深度学习方法可以整合组织学和基因组数据，提高多种癌症类型的生存预测准确性(6)。

在技术实现上，病理图像与影像学融合主要采用特征级融合和决策级融合方法。例如，在乳腺癌诊断中，可分别使用超声图像和病理图像训练独立的模型，然后融合两个模型的预测结果，提高诊断的准确性和可靠性(6)。研究表明，病理图像与影像学融合技术在肿瘤诊断和预后预测中表现优异，能够提供更准确、更全面的信息(6)。

2.3 多模态融合技术在临床决策支持中的应用案例

2.3.1 肿瘤诊断与治疗中的多模态融合应用

在肿瘤诊断与治疗中，多模态融合技术已成为提高诊断准确性和治疗效果的重要工具。

肺癌诊断与分期：在肺癌诊断中，多模态融合技术可以结合 CT 的解剖结构信息、PET 的代谢信息和病理图像的组织学信息，提高诊断的准确性和分期的可靠性。例如，Kumar 等人提出的协同学习特征融合方法可以从 PET-CT 图像中自动学习特征融合图，在肺癌分类中取得了 99.29% 的准确率(6)。

乳腺癌诊断与治疗：在乳腺癌诊断中，多模态融合技术可以结合乳腺钼靶、超声、MRI 等多种影像学模态和病理图像，提高诊断的准确性和治疗方案制定的针对性。例如，Qian 等人提出的多模态多视角超声深度学习方法在乳腺癌风险评估中取得了优异的性能，AUC 达到 0.955(6)。

前列腺癌诊断与治疗：在前列腺癌诊断中，多模态融合技术可以结合 MRI 的高分辨率和超声的实时引导能力，提高前列腺癌的检出率和定位准确性。例如，Le 等人提出的多模态卷积神经网络可以从多参数 MRI 中自动提取特征，在前列腺癌诊断中取得了 94.4% 的准确率(6)。

脑肿瘤诊断与治疗：在脑肿瘤诊断中，多模态融合技术可以结合 MRI 的多序列信息和 CT 的骨结构信息，提高肿瘤的定位准确性和手术方案制定的针对性。例如，He 等人提出的分层顺序多模态交互融合网络（HOMIF）在胶质瘤诊断中表现优异，能够准确识别肿瘤的不同组成部分(3)。

2.3.2 神经系统疾病诊断中的多模态融合应用

在神经系统疾病诊断中，多模态融合技术主要结合 MRI、CT、PET 等多种成像技术，提供全面的脑结构和功能信息。

阿尔茨海默病诊断：在阿尔茨海默病诊断中，多模态融合技术可以结合 MRI 的结构信息、PET 的代谢信息和脑脊液的生化指标，提高早期诊断率和病情评估准确性。例如，Zhang 和 Shi 提出的深度多模态融合网络（DMFNet）可以融合 PET 和 MRI 数据，在阿尔茨海默病诊断中取得了优异的性能(3)。

脑梗死诊断与治疗：在脑梗死诊断中，多模态融合技术可以结合 CT 的早期缺血改变和 MRI 的扩散加权成像，提高诊断的准确性和治疗时间窗的判断。例如，在急性缺血性脑卒中的诊断中，多模态融合技术可以帮助医生快速判断缺血半暗带，为溶栓治疗决策提供重要依据(5)。

癫痫诊断与手术规划：在癫痫诊断中，多模态融合技术可以结合 MRI 的结构异常和 PET 的代谢异常，提高癫痫灶的定位准确性。例如，在难治性癫痫的术前评估中，多模态融合技术可以帮助医生更准确地定位癫痫灶，提高手术治疗的成功率(3)。

2.3.3 心血管疾病诊断中的多模态融合应用

在心血管疾病诊断中，多模态融合技术主要结合 CT 血管造影、心脏 MRI、超声心动图等多种成像技术，提供全面的心脏结构和功能信息。

冠心病诊断：在冠心病诊断中，多模态融合技术可以结合 CT 冠状动脉造影的解剖信息和心脏 MRI 的心肌灌注信息，提高诊断的准确性和治疗方案制定的针对性。例如，在冠状动脉狭窄的评估中，多模态融合技术可以帮助医生更准确地判断心肌缺血的程度和范围，为血运重建决策提供重要依据(3)。

心肌病诊断：在心肌病诊断中，多模态融合技术可以结合心脏 MRI 的组织特征和超声心动图的功能信息，提高诊断的准确性和分型的可靠性。例如，在扩张型心肌病和肥厚型心肌病的鉴别诊断中，多模态融合技术可以提供更全面的信息，帮助医生做出准确的诊断(7)。

先天性心脏病诊断：在先天性心脏病诊断中，多模态融合技术可以结合心脏 MRI 的大视野和超声心动图的实时性优势，提供全面的心脏结构和血流信息，提高诊断的准确性和手术方案制定的针对性(3)。

三、多模态融合技术面临的挑战与解决方案

3.1 数据融合准确性挑战与解决方案

3.1.1 数据异质性问题

挑战：不同模态的医学影像在空间分辨率、成像原理、数据格式等方面存在显著差异，导致数据融合难度大(6)。例如，CT 图像的分辨率通常为 0.5-1mm，而 MRI 图像的分辨率通常为 1-3mm，这种分辨率差异会影响融合的准确性。此外，不同模态的成像原理不同，导致相同组织在不同模态中的表现差异很大，增加了特征匹配的难度。

解决方案：

1. 数据标准化：通过标准化预处理流程，将不同模态的数据转换为统一的格式和空间分辨率。例如，可以使用插值方法将低分辨率模态的数据上采样到高分辨率模态的空间分辨率，或使用下采样方法将高分辨率模态的数据降低到低分辨率模态的空间分辨率(3)。
2. 特征归一化：对不同模态的特征进行归一化处理，减少数据分布差异对融合的影响。例如，可以使用 z-score 标准化或最小 - 最大标准化方法对特征进行归一化(3)。
3. 生成对抗网络（GAN）：使用 GAN 技术生成与目标模态相似的数据，减少模态间的差异。例如，Xu 等人提出的双向 T1-T2 MRI 图像预测方法使用多生成多对抗网络（Multi-Generative Multi-Adversarial Nets）生成 T2 图像，有效减少了 T1 和 T2 图像之间的模态差异(6)。
4. 跨模态生成模型：使用跨模态生成模型学习不同模态之间的映射关系。例如，Qian 等人提出的多模态多视角超声图像癌灶区域检测方法使用生成对抗网络生成不同视角的超声图像，有效提高了多模态融合的准确性(6)。

3.1.2 图像配准精度问题

挑战：为了有效融合不同模态的影像信息，必须精确对齐图像，这在临床实践中仍具挑战性(10)。特别是对于动态器官（如心脏、肺等），由于呼吸、心跳等生理运动的影响，图像配准的难度更大。此外，不同模态的成像条件（如患者体位、扫描参数等）差异也会影响配准的准确性。

解决方案：

1. 基于深度学习的配准方法：使用深度学习模型学习图像之间的变换关系，实现自动配准。例如，在心血管 MRI 和 CT 图像的配准中，深度学习方法可以学习心脏的形变模式，实现高精度的自动配准(10)。
2. 多模态配准框架：设计专门针对多模态图像的配准框架，考虑不同模态之间的差异。例如，在 PET 和 MRI 图像的配准中，需要设计能够处理功能和结构信息差异的配准算法(10)。
3. 结合先验知识：利用解剖学先验知识辅助图像配准，提高配准的准确性和鲁棒性。例如，可以使用器官分割结果作为先验，指导多模态图像的配准过程(10)。
4. 端到端的配准与融合框架：将图像配准和融合过程整合到一个端到端的深度学习框架中，同时优化配准和融合过程。例如，Zhao 等人提出的基于多模态信息融合的血管介入手术机器人三维智能引导与安全操控研究中，使用基于中心线点匹配的 3D/3D 血管影像配准方法，有效提高了配准的准确性(10)。

3.1.3 数据缺失与不完整问题

挑战：在临床实践中，由于患者条件、设备限制等原因，经常会出现某些模态数据缺失或不完整的情况，这会影响多模态融合的效果(4)。例如，在急诊患者中，可能无法获取完整的多模态影像数据；在某些患者中，由于金属植入物等原因，无法进行 MRI 检查。

解决方案：

1. 缺失数据插补技术：使用统计方法或机器学习模型对缺失的数据进行插补。例如，可以使用多元回归、K 最近邻（KNN）或神经网络模型对缺失的数据进行预测(4)。
2. 模态转换技术：使用模态转换技术从现有模态数据中生成缺失模态的数据。例如，Yao 等人提出的 DrFuse 方法通过解耦跨模态共享特征和模态特有特征，有效处理了模态缺失问题(4)。
3. 模态无关特征学习：学习不依赖于特定模态的通用特征表示，提高模型对模态缺失的鲁棒性。例如，Yao 等人提出的方法通过学习跨模态共享特征和模态特有特征的分离表示，有效处理了模态缺失问题(4)。
4. 动态加权融合策略：根据各模态数据的完整性和可靠性，动态调整融合过程中各模态的权重。例如，Yao 等人提出的 DrFuse 方法通过疾病特异性注意力层，为每个模态生成患者和疾病特异性的权重，有效处理了模态不一致问题(4)。

3.2 模型通用性挑战与解决方案

3.2.1 模型泛化能力不足

挑战：现有的多模态融合模型往往在特定数据集和任务上表现良好，但在跨数据集或新任务上的泛化能力有限(3)。这主要是因为不同数据集的分布差异、模态组合差异以及任务差异等因素导致的。

解决方案：

1. 预训练与微调：使用大规模预训练模型作为初始化，然后在特定任务上进行微调。例如，可以使用在大规模自然图像数据集上预训练的模型作为初始化，然后在医学影像任务上进行微调(3)。
2. 元学习：使用元学习方法训练能够快速适应新任务的模型。例如，可以使用模型无关元学习（MAML）方法训练多模态融合模型，使其能够在少量样本的新任务上快速适应(3)。
3. 领域自适应：使用领域自适应技术减少源域和目标域之间的分布差异。例如，可以使用对抗训练、迁移成分分析等方法减少不同医学影像数据集之间的分布差异(3)。
4. 多任务学习：同时训练模型处理多个相关任务，提高模型的泛化能力。例如，可以同时训练模型处理多种疾病的诊断任务，提高模型对不同任务的适应能力(3)。

3.2.2 计算资源需求大

挑战：处理和融合大量高分辨率医学影像数据需要强大的计算能力，这在资源有限的临床环境中可能成为瓶颈(3)。特别是对于基于深度学习的多模态融合模型，通常需要大量的 GPU 内存和计算时间。

解决方案：

1. 模型压缩：使用模型压缩技术（如剪枝、量化、知识蒸馏等）减少模型的存储需求和计算量。例如，可以使用剪枝技术去除神经网络中不重要的连接，减少模型的参数数量；使用量化技术将模型参数从高精度浮点格式转换为低精度格式，减少内存占用和计算量(3)。
2. 轻量级网络设计：设计轻量级的神经网络架构，减少计算量和内存需求。例如，可以使用 MobileNet、ShuffleNet 等轻量级卷积神经网络架构作为多模态融合模型的基础(3)。
3. 分布式训练：使用分布式计算技术，将计算任务分配到多个计算节点上并行处理。例如，可以使用数据并行或模型并行方法在多个 GPU 或多个计算节点上并行训练多模态融合模型(3)。
4. 边缘计算：使用边缘计算技术，将部分计算任务从中心服务器迁移到边缘设备上执行。例如，可以在超声设备或 MRI 设备上部署轻量级的多模态融合模型，实现实时的图像分析和诊断(20)。

3.2.3 模型可解释性差

挑战：深度学习模型通常被视为 "黑盒子"，其决策过程难以解释，这在医疗领域尤为重要(3)。医生需要理解模型的决策依据，才能信任并应用模型的预测结果。

解决方案：

1. 注意力可视化：通过可视化注意力机制的权重，展示模型关注的关键区域。例如，可以使用 Grad-CAM 等技术可视化模型在不同模态中的关注区域，帮助医生理解模型的决策依据(3)。
2. 特征重要性分析：分析不同特征对模型预测结果的贡献度，识别关键特征。例如，可以使用 SHAP 值或 LIME 等方法分析不同特征对预测结果的影响，帮助医生理解模型的决策逻辑(3)。
3. 对比解释：通过对比输入数据的变化对输出结果的影响，解释模型的决策过程。例如，可以使用反事实解释（Counterfactual Explanations）方法，展示如果改变某些输入特征，模型的预测结果会如何变化(3)。
4. 结合专家知识：在模型设计中融入专家知识，提高模型的可解释性。例如，可以设计基于知识图谱的多模态融合模型，将医学知识融入模型的表示和推理过程中(3)。

3.3 临床应用挑战与解决方案

3.3.1 临床验证不足

挑战：大多数多模态融合技术仍处于研究阶段，缺乏大规模、多中心的临床验证，影响其在实际临床实践中的应用(21)。这主要是因为临床研究需要大量的患者数据、专业的医学知识和较长的研究周期。

解决方案：

1. 前瞻性多中心研究：设计和实施前瞻性多中心临床研究，评估多模态融合技术的临床价值。例如，可以组织多个医疗机构参与的大型临床试验，收集统一标准的多模态影像数据，评估融合技术的诊断准确性和临床实用性(21)。
2. 临床决策支持系统：将多模态融合技术集成到临床决策支持系统中，辅助医生做出决策，而不是替代医生。例如，可以开发基于多模态融合的辅助诊断系统，为医生提供诊断建议，由医生最终确认诊断结果(21)。
3. 分阶段实施：采用分阶段实施策略，先在特定疾病或特定场景中应用多模态融合技术，积累经验后再逐步扩展应用范围。例如，可以先在肺癌诊断中应用多模态融合技术，积累足够的临床经验和数据后，再扩展到其他癌症类型的诊断(21)。
4. 临床医生参与：在技术开发过程中充分吸纳临床医生的意见和建议，确保技术符合临床需求和工作流程。例如，可以成立由临床医生和技术专家组成的联合团队，共同设计和评估多模态融合技术(21)。

3.3.2 数据隐私与伦理问题

挑战：医学影像数据包含患者的敏感信息，多模态融合技术需要处理大量的患者数据，涉及数据隐私和伦理问题(7)。特别是在跨机构数据共享和多中心研究中，数据隐私保护尤为重要。

解决方案：

1. 数据匿名化与去标识化：使用数据匿名化和去标识化技术，去除患者的个人标识信息，保护患者隐私。例如，可以使用不可逆的哈希函数对患者标识进行加密，或删除、泛化可识别个人身份的信息(7)。
2. 联邦学习：使用联邦学习技术，在不共享原始数据的情况下进行跨机构模型训练。例如，可以使用联邦学习框架，在各机构本地训练模型，仅共享模型参数或梯度信息，保护患者隐私(3)。
3. 隐私计算：使用安全多方计算、同态加密等隐私计算技术，在保护数据隐私的前提下进行数据融合和分析。例如，可以使用安全多方计算技术在不泄露原始数据的情况下计算统计量或训练模型(3)。
4. 伦理审查与合规性：在研究和应用多模态融合技术前，进行伦理审查，确保符合伦理原则和法律法规。例如，需要获得患者的知情同意，遵守《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）等相关法规(7)。

3.3.3 工作流程整合困难

挑战：将多模态融合技术整合到现有的临床工作流程中面临诸多困难，包括系统兼容性、操作复杂性、医生接受度等问题(21)。特别是对于已经习惯传统工作流程的医生，接受新技术需要时间和培训。

解决方案：

1. 渐进式整合：采用渐进式整合策略，逐步将多模态融合技术引入临床工作流程，而不是彻底改变现有流程。例如，可以先在常规诊断流程中增加一个可选的多模态融合辅助诊断步骤，待医生熟悉后再逐步增加其在流程中的比重(21)。
2. 用户界面设计：设计直观、易用的用户界面，降低操作复杂性，提高医生的接受度。例如，可以设计集成多种模态的可视化界面，使医生能够方便地查看和比较不同模态的信息，以及融合结果(21)。
3. 培训与教育：为医生提供系统的培训和教育，帮助他们理解多模态融合技术的原理、优势和操作方法。例如，可以组织专题讲座、工作坊和模拟训练，提高医生对新技术的认知和应用能力(21)。
4. 价值驱动：通过展示多模态融合技术的临床价值和经济效益，提高医生和医疗机构的接受度。例如，可以通过对比研究，证明多模态融合技术能够提高诊断准确性、减少不必要的检查、缩短诊断时间等，为临床实践带来实际价值(21)。

四、多模态融合技术的未来发展趋势

4.1 技术架构发展趋势

4.1.1 基于大模型的多模态融合架构

大模型（如 Transformer、GPT 等）在自然语言处理领域取得了巨大成功，近年来也开始被应用于医学影像多模态融合领域，展现出广阔的应用前景。

多模态 Transformer 架构：基于 Transformer 的多模态融合架构能够有效建模不同模态之间的长程依赖关系，是未来多模态融合技术的重要发展方向。例如，TransMed 模型将多模态图像转换为序列，然后通过 Transformer 学习它们之间的关系，在多模态医学图像分类中表现出较高的准确性和效率(3)。未来，随着 Transformer 架构的不断改进和优化，其在医学影像多模态融合中的应用将更加广泛。

多模态大语言模型：结合医学影像和文本数据的多模态大语言模型将成为未来研究的热点。例如，可以使用 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）等模型作为基础，在医学领域进行微调，实现医学影像和文本的联合表示学习(3)。这种模型可以用于医学报告生成、影像检索、辅助诊断等多种任务。

统一表示学习：未来的多模态融合技术将更加注重学习统一的跨模态表示，使不同模态的数据能够在同一特征空间中进行高效融合。例如，可以使用对比学习、生成对抗网络等技术，学习不同模态之间的对齐表示，提高融合的准确性和效率(3)。

4.1.2 端到端的多模态融合系统

端到端的多模态融合系统将成为未来发展的重要趋势，这类系统能够从原始数据直接学习到最终的诊断结果，无需人工设计特征或中间处理步骤。

全流程多模态融合：未来的多模态融合系统将涵盖从数据采集、预处理、特征提取到诊断决策的全流程，实现真正的端到端学习。例如，可以设计包含数据采集参数优化、图像重建、特征提取和诊断决策的一体化多模态融合系统，实现从原始信号到诊断结果的直接转换(3)。

自适应融合策略：未来的多模态融合系统将能够根据输入数据的特点和任务需求，自适应地选择最优的融合策略。例如，可以设计动态融合网络，根据不同模态的数据质量和相关性，自动调整融合的方式和权重(3)。

自监督学习：自监督学习将在多模态融合系统中发挥越来越重要的作用，通过利用大量未标注数据进行预训练，提高模型的泛化能力和数据利用效率。例如，可以使用掩码图像建模、对比学习等自监督学习方法，在大规模医学影像数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调(3)。

4.1.3 轻量化与边缘计算应用

随着移动医疗和远程医疗的发展，轻量化的多模态融合技术和边缘计算应用将成为未来的重要发展方向。

轻量化模型设计：未来的多模态融合模型将更加注重轻量化设计，减少模型的存储需求和计算量，使其能够在资源有限的设备上运行。例如，可以使用模型压缩、知识蒸馏、神经网络架构搜索等技术，设计轻量级的多模态融合模型(20)。

边缘计算架构：边缘计算技术将与多模态融合技术相结合，实现医学影像的实时分析和诊断。例如，可以在超声设备、便携式 MRI 设备等边缘设备上部署轻量化的多模态融合模型，实现现场数据采集、分析和诊断的一体化(20)。

端边云协同：未来的多模态融合系统将采用端边云协同的架构，将计算任务在终端设备、边缘服务器和云端进行合理分配，实现性能和资源的优化平衡。例如，可以在终端设备上进行简单的预处理和特征提取，在边缘服务器上进行部分计算，在云端进行复杂的模型训练和深度分析(20)。

4.2 临床应用发展趋势

4.2.1 精准医疗中的多模态融合应用

精准医疗是未来医学发展的重要方向，多模态融合技术将在精准医疗中发挥关键作用。

个性化诊断：多模态融合技术将能够结合患者的基因组数据、蛋白质组数据、代谢组数据和影像学数据，提供更加个性化的疾病诊断和预后评估。例如，可以通过融合基因组数据和影像学数据，识别与特定基因突变相关的影像特征，为个性化治疗提供依据(6)。

治疗反应预测：多模态融合技术将能够预测患者对特定治疗方案的反应，帮助医生选择最优的治疗策略。例如，可以通过融合治疗前的影像学特征和基因组数据，建立治疗反应预测模型，为癌症患者选择最有效的化疗或靶向治疗方案(6)。

预后评估：多模态融合技术将能够更准确地评估患者的预后，为治疗决策提供重要参考。例如，可以通过融合治疗前的影像学特征、临床指标和基因组数据，建立预后预测模型，为心血管疾病、神经系统疾病和癌症等多种疾病的预后评估提供支持(6)。

4.2.2 手术导航与介入治疗中的多模态融合应用

手术导航和介入治疗是未来多模态融合技术的重要应用领域，将为微创手术提供更精确的引导和支持。

术中实时融合：未来的多模态融合技术将能够实现术中实时影像融合，为手术导航提供实时的解剖和功能信息。例如，可以将术前的 MRI 或 CT 图像与术中的超声或荧光成像进行实时融合，为微创手术提供精确的引导(10)。

增强现实导航：增强现实技术将与多模态融合技术相结合，为手术导航提供更加直观的可视化支持。例如，可以通过增强现实设备，将术前的三维重建图像与术中的实时影像进行融合，为外科医生提供 "透视" 能力，提高手术的准确性和安全性(10)。

智能手术机器人：多模态融合技术将为智能手术机器人提供更加全面的环境感知能力，实现更加精准和智能的手术操作。例如，可以通过融合术中的多种影像信息和力反馈信息，使手术机器人能够更加准确地识别组织边界和避开重要结构，提高手术的安全性和效果(10)。

4.2.3 健康管理与疾病预防中的多模态融合应用

健康管理和疾病预防是未来医疗发展的重要方向，多模态融合技术将在这一领域发挥重要作用。

健康风险评估：多模态融合技术将能够结合多种健康数据（如生理指标、生活习惯、环境因素和影像学数据），评估个体的健康风险，实现疾病的早期预警。例如，可以通过融合血压、血糖、血脂等生理指标和心脏超声、颈动脉超声等影像学数据，评估个体的心血管疾病风险(7)。

早期筛查：多模态融合技术将能够提高疾病早期筛查的准确性和效率，实现疾病的早发现、早诊断、早治疗。例如，可以通过融合低剂量 CT、血液标志物和人工智能模型，提高肺癌的早期筛查率，降低死亡率(7)。

个性化健康干预：多模态融合技术将能够根据个体的健康状况和风险因素，提供个性化的健康干预方案。例如，可以通过融合个体的运动数据、饮食数据、睡眠数据和影像学数据，为其提供个性化的健康管理建议和干预措施(7)。

4.3 产业发展趋势

4.3.1 市场规模与增长预测

多模态医学影像融合技术市场正处于快速增长阶段，未来几年将保持高速增长态势。

市场规模预测：据预测，多模态成像系统市场规模将从 2025 年的 85 亿元增长至 2030 年的 220 亿元，年复合增长率超过 20%(15)。全球多模态成像市场规模预计将从 2023 年的 4.02 亿美元增长到 2029 年的 5.5 亿美元，年复合增长率为 5.35%(23)。

细分市场增长：在医疗健康领域，精准诊断和个性化治疗的需求将推动多模态成像系统在临床应用中的普及。特别是在肿瘤诊断、心血管疾病诊断和神经系统疾病诊断等领域，多模态融合技术将得到广泛应用(21)。

区域市场发展：中国市场将成为全球多模态成像市场的重要增长极。预计到 2025 年，中国多模态成像市场规模将达到全球市场的 20% 以上，主要得益于政府对医疗 AI 的支持政策和医疗信息化的快速发展(19)。

4.3.2 产业链整合与生态系统构建

多模态医学影像融合技术的发展将推动产业链整合和生态系统构建，形成更加完善的产业生态。

产业链整合：多模态医学影像融合技术将促进医学影像设备制造商、软件开发商、医疗机构和研究机构之间的合作与整合。例如，大型医疗设备制造商将通过收购或合作的方式，整合软件和算法能力，提供更加完整的多模态解决方案(19)。

开放平台与标准制定：未来将出现更多的开放平台和标准，促进多模态医学影像数据的共享和互操作性。例如，医疗设备制造商将开放其数据接口和算法平台，促进第三方开发者开发更多的应用和解决方案；行业组织将制定多模态医学影像数据的标准和规范，提高数据的互操作性和可交换性(19)。

跨界合作：多模态医学影像融合技术将促进医疗健康领域与人工智能、大数据、云计算等领域的跨界合作。例如，医疗设备制造商将与人工智能公司合作，开发更加智能的多模态融合算法；云计算服务商将与医疗机构合作，提供多模态医学影像的存储、处理和分析服务(19)。

4.3.3 技术创新与产品迭代

技术创新和产品迭代将是多模态医学影像融合技术产业发展的核心驱动力。

AI 技术融合：人工智能技术将与多模态医学影像融合技术深度融合，推动技术创新和产品升级。特别是深度学习、大语言模型、生成式 AI 等前沿技术将为多模态融合带来新的突破(20)。

多模态融合算法创新：未来将出现更加先进的多模态融合算法，提高融合的准确性和效率。例如，基于 Transformer 的多模态融合算法、基于图神经网络的多模态融合算法、基于自监督学习的多模态融合算法等将不断涌现(3)。

专用硬件加速：专用硬件将为多模态医学影像融合技术提供更加强大的计算支持。例如，专用 AI 芯片、图形处理单元（GPU）、张量处理单元（TPU）等将不断优化，提高多模态融合算法的运行效率和实时性(20)。

五、结论与建议

5.1 研究结论

本研究对多模态融合技术在医学影像系统中的应用现状、挑战和未来趋势进行了全面分析，得出以下主要结论：

多模态融合技术在医学影像系统中的应用价值显著：多模态融合技术能够整合不同医学影像模态的优势，提供更加全面、准确的诊断信息，提高诊断准确性和治疗效果。在肿瘤诊断、神经系统疾病诊断、心血管疾病诊断等多个领域，多模态融合技术已取得显著的应用成果(3)。

多模态融合技术面临的主要挑战包括数据融合准确性、模型通用性和临床应用整合：数据异质性、图像配准精度、数据缺失等问题影响数据融合的准确性；模型泛化能力不足、计算资源需求大、模型可解释性差等问题影响模型的通用性；临床验证不足、数据隐私与伦理问题、工作流程整合困难等问题影响临床应用的推广(3)。

多模态融合技术的未来发展趋势包括技术架构创新、临床应用拓展和产业生态完善：技术架构方面，基于大模型的多模态融合架构、端到端的多模态融合系统、轻量化与边缘计算应用将成为重要发展方向；临床应用方面，精准医疗、手术导航与介入治疗、健康管理与疾病预防将是主要应用领域；产业发展方面，市场规模将持续扩大，产业链整合与生态系统构建将加速推进，技术创新与产品迭代将成为核心驱动力(3)。

多模态融合技术将对医疗健康产业产生深远影响：多模态融合技术将推动医疗诊断从单一模态向多模态融合转变，促进精准医疗的发展，提高医疗资源利用效率，降低医疗成本，为患者提供更加个性化、高效、精准的医疗服务(19)。

5.2 战略建议

基于研究结论，提出以下战略建议：

技术研发建议：

1. 加强基础研究：加大对多模态融合基础理论和方法的研究投入，特别是针对数据融合准确性、模型通用性等核心问题的研究(3)。
2. 推动技术创新：积极探索基于 Transformer、大语言模型等前沿技术的多模态融合方法，提高融合的准确性和效率(3)。
3. 促进技术标准化：推动多模态医学影像数据和算法的标准化，提高系统的互操作性和可扩展性(19)。

临床应用建议：

1. 开展多中心临床研究：组织多中心、前瞻性临床研究，评估多模态融合技术的临床价值和安全性(21)。
2. 优化工作流程：设计合理的临床工作流程，将多模态融合技术融入现有诊疗流程，提高临床应用的便捷性和效率(21)。
3. 加强医生培训：为临床医生提供系统的培训和教育，提高其对多模态融合技术的认知和应用能力(21)。

产业发展建议：

1. 促进产业链整合：鼓励医学影像设备制造商、软件开发商、医疗机构和研究机构之间的合作与整合，形成完整的多模态融合解决方案(19)。
2. 构建开放生态：建立开放的多模态医学影像融合平台和生态系统，吸引更多的开发者和合作伙伴参与，促进技术创新和应用推广(19)。
3. 加强政策支持：政府应加强对多模态医学影像融合技术的政策支持和资金投入，推动技术创新和产业发展(19)。

5.3 行动计划

基于战略建议，提出以下行动计划：

短期行动计划（1-2 年）：

1. 成立多模态医学影像融合联盟：组织医学影像设备制造商、软件开发商、医疗机构和研究机构成立联盟，共同推动多模态融合技术的研发和应用。
2. 开展关键技术攻关：针对数据融合准确性、模型通用性等核心技术问题，组织跨学科研究团队开展技术攻关。
3. 建立多模态医学影像数据库：建立标准化、高质量的多模态医学影像数据库，为技术研发和临床研究提供数据支持。

中期行动计划（3-5 年）：

1. 推动临床应用示范：在肿瘤诊断、心血管疾病诊断等重点领域，开展多中心临床应用示范项目，评估多模态融合技术的临床价值。
2. 制定行业标准和规范：制定多模态医学影像数据采集、处理、融合和应用的行业标准和规范，促进技术的标准化和规范化。
3. 培育产业生态：培育以多模态医学影像融合为核心的产业生态，吸引更多的企业和人才参与，促进产业发展。

长期行动计划（5-10 年）：

1. 构建多模态融合医疗服务体系：构建覆盖预防、筛查、诊断、治疗和随访的全流程多模态融合医疗服务体系，提高医疗服务的精准性和效率。
2. 推动多模态融合技术普及：推动多模态融合技术在基层医疗机构的普及应用，提高基层医疗服务水平。
3. 促进国际合作与交流：加强与国际先进机构的合作与交流，共同推动多模态融合技术的发展和应用。

多模态融合技术作为医学影像领域的重要发展方向，将在数智经济时代为医疗健康产业带来新的机遇和挑战。通过加强技术研发、推动临床应用、完善产业生态，多模态融合技术将为提高医疗服务质量、降低医疗成本、促进精准医疗发展做出重要贡献。

参考资料

[1] 面向医学影像图像分类:基于深度学习的多模态融合发展趋势 http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7201506078

[2] A REVIEW ON COLORECTAL CANCER DETECTION TECHNIQUES https://www.jespublication.com/uploads/2024-V15I40209.pdf

[3] A review of deep learning-based information fusion techniques for multimodal medical image classification https://arxiv.org/pdf/2404.15022

[4] DrFuse: Learning Disentangled Representation for Clinical Multi-Modal Fusion with Missing Modality and Modal Inconsistency https://arxiv.org/pdf/2403.06197

[5] Predicting stroke outcome: A case for multimodal deep learning methods with tabular and CT Perfusion data https://enablingpersonalizedinterventions.nl/2024-01-01/Predictingstrokeoutcome2024.pdf

[6] 基于深度学习的医学多模态数据融合方法在肿瘤学中的进展和挑战 Progress and Challenges of Medical Multimodal Data Fusion Methods Based on Deep Learning in Oncology http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7112310144

[7] Review of multimodal machine learning approaches in healthcare https://arxiv.org/pdf/2402.02460

[8] 多模态数据融合技术及其在眼科领域的应用研究进展 Multimodal data fusion and research progress of its application in ophthalmology http://d.wanfangdata.com.cn/periodical/ykxjz202403017

[9] Deep Multi-modal Fusion of Image and Non-image Data in Disease Diagnosis and Prognosis: A Review https://arxiv.org/pdf/2203.15588

[10] 面向脑血管疾病的介入手术多模态影像融合导航关键技术研究 http://www.irgrid.ac.cn/handle/1471x/7283930

[11] HEALNet: Multimodal Fusion for Heterogeneous Biomedical Data https://arxiv.org/pdf/2311.09115

[12] 2025 EACVI/EHRA/ESC临床共识声明：多模态影像学技术在左心房及左心耳评估中的作用 https://www.medsci.cn/guideline/show_article.do?id=b0bca1c00a1e595a

[13] Multimodal medical image fusion and classification using deep learning techniques https://www.semanticscholar.org/paper/Multimodal-medical-image-fusion-and-classification-Veeraiah-Kumar/2f771318dbec6d9475db67136ccf37e630706e46

[14] Fuse4Seg: Image-Level Fusion Based Multi-Modality Medical Image Segmentation https://arxiv.org/pdf/2409.10328

[15] 2025至2030中国诊断和和医学影像行业项目调研及市场前景预测评估报告.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0925/7156032126010162.shtm

[16] 多模态成像市场规模和份额| 2037 年增长趋势 https://www.researchnester.com/cn/reports/multimodal-imaging-market/4248

[17] 全球及中国医疗多模态成像行业市场数据调研及前景趋势预测报告((pdf) https://doc.51baogao.cn/20250223/2415139/%E5%85%A8%E7%90%83%E5%8F%8A%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%8C%BB%E7%96%97%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E6%88%90%E5%83%8F%E8%A1%8C%E4%B8%9A%E5%B8%82%E5%9C%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%B0%83%E7%A0%94%E5%8F%8A%E5%89%8D%E6%99%AF%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%8A%A5%E5%91%8A%282025-2030%E5%B9%B4%29.pdf

[18] 2025年多模态成像系统行业研究报告及未来行业发展趋势预测.docx - 人人文库 https://www.renrendoc.com/paper/466801030.html

[19] 一体化多模态混合成像设备行业全方位发展战略选择与路径规划研究 - 豆丁网 https://www.docin.com/touch_new/preview_new.do?id=4844074881

[20] 2025-2030人工智能成像模式行业市场现状供需分析及投资评估规划分析研究报告-20250603.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/427189787.html

[21] 2025年多模态成像系统市场规模分析.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0412/5234011230012132.shtm

[22] Multimodal Imaging Market https://www.factmr.com/report/multimodal-imaging-market

[23] 2024-2029年全球多模态成像市场展望与预测:佳能、GE医疗、飞利浦、西门子医疗和岛津占据主导地位-动脉网 https://www.vbdata.cn/intelDetail/174675

[24] 2025-2031中国医疗多模态成像市场现状研究分析与发展前景预测报告 | 恒策咨询 https://www.hengceresearch.cn/products/525013

[25] Multimodal Imaging Market Size https://www.skyquestt.com/report/multimodal-imaging-market/market-size