注：本文选自《中国图象图形学报》年第期医学图像及临床应用专刊，点击，查看、下载此专刊论文。
过去20年里，医学影像技术、人工智能技术以及这两项技术相结合的临床应用在全世界范围内得到了快速长足的发展。
随着医学影像数据的扩增、人工智能算法模型的改进优化以及软硬件设备的提升，越来越多的人工智能技术开始应用并落地于临床医学影像场景中，从而帮助医生提高诊疗效率和诊疗精度，缩短患者就诊等待时间，降低患者就医成本等。
中国医学影像人工智能领域在过去20年同样取得了突飞猛进的发展，在全世界范围内扮演了日益重要的角色。在科学研究方面，已经吸引了众多业内顶尖学者投身医学影像人工智能领域，在医学影像人工智能领域的国际顶级刊物及顶级会议发表的论文数量逐年增加，在国内举办的医学影像人工智能领域国际知名会议数量和影响力不断增强。
在应用落地方面，越来越多的传统医疗公司、互联网科技公司以及新生的人工智能公司开始大力发展医学影像人工智能产品。
同时，医院也开始积极参与医学影像人工智能的合作研究项目，为将来人工智能在医学影像应用的最终落地夯实基础。
国家决策部门也在年发布的《新一代人工智能发展规划》中将智能医疗列入面向年国家新一代人工智能发展的重点任务之一，并且后续又出台了一系列的规划。
为了记录和总结过去20年中国在医学影像人工智能领域的努力和贡献，我们特意对中国医学影像人工智能过去20年的发展历程进行回顾，并对今后的发展进行展望。
在医学影像人工智能领域的国际主流期刊（例如TMI、TBME、NeuroImage、HumanBrainMapping等）和会议（例如MICCAI、IPMI等）中，考虑到期刊和会议收录该领域论文的全面性，以及本文作者资源和时间的有限性，重点定量分析了国内同行在期刊MedIA和TMI以及会议MICCAI发表的论文情况（截至年11月）。其中，在这些我们分析的期刊和会议上，ShenDinggang（沈定刚）都是发表论文最多的学者。
此外，我们回顾并简要总结了近20年国内医学影像人工智能发展进程中的重要事件，包括国内主办的医学影像人工智能知名国际和国内会议、《中国医学影像AI白皮书》的发布以及国内同行在新冠肺炎COVID-19期间的贡献。
最后，我们展望了国内医学影像人工智能领域未来的发展趋势。
在检索期刊论文收录情况时，我们使用的数据来源于WebofScience核心数据集（不包括earlyaccess论文），设置出版物标题为“MedicalImageAnalysis”或“IEEETransactionsonMedicalImaging”，索引日期为“0-01-01至-11-26”，国家/地区为“PEOPLESRCHINAorTAIWAN”（包含了中国大陆、香港、澳门和台湾）。
此外，我们包括了年（第一届MICCAI会议）至年的所有MICCAI论文，作者单位限定为中国大陆、香港、澳门或台湾。值得注意的是，在检索上述期刊或会议论文中，我们限定所有作者中至少有一位署名为国内单位。此外，为了排除同名作者造成的影响，我们还引入Scopus数据库提供的作者标识符（AuthorID）来区分同名作者。
论文发表数量
1.1MedIA
图1为0年以来中国每年在MedIA发表论文数量和占比。由图1可见，0—年（截至11月），国内单位在MedIA期刊共发表论文篇。
自年发表第一篇论文开始，—年论文发表数量较少，一共仅11篇，平均每年1.1篇。年开始，论文发表数量有较明显增长，—6年共发表44篇，平均每年11篇。
年开始，国内单位的论文发表数量增长迅速，—年11月共发表篇，平均每年55.6篇，其中年（截止至11月）增长更为明显，较年增长69篇，达到12篇。
此外，自年开始，国内单位每年在MedIA发表论文占比也呈现整体上升趋势，9—年（截至11月）分别达到27.07%，9.1%和7.29%。
图10年以来国内单位每年在MedIA发表论文数量和占比。
1.2TMI
图2为0年以来中国每年在TMI发表论文数量和占比。由图2可见，0—年（截至11月），国内单位在TMI期刊共发表论文篇。0—1年间，中国在该期刊上发表的论文数量较少，每年的总数都不超过15篇。而从年开始，每年的论文发表数量呈现稳定增长趋势，在年达到篇。
其中，9—年的增长幅度最大，为54篇。截至年11月，年的论文总数已达到了篇，预计年底能够追平甚至将超过年。
此外，自1年开始，国内单位每年在TMI发表论文占比也呈现稳定上升趋势，9—年（截至11月）分别达到28.6%，.%和42.26%。
图20年以来国内单位每年在TMI发表论文数量和占比
1.MICCAI
图为年以来中国每年在MICCAI发表论文数量和占比。由图可见，—年，国内单位在MICCAI会议发表论文共篇。
从年发表最初的2篇论文开始，—年论文发表数量较少，一共仅8篇，其中、0、2、年各发表2篇。
从4年开始，国内单位论文发表数量有较明显增长，4—5年共发表篇，平均每年15篇。自6年开始，国内单位发表论文数量迅速增长，6—8年共发表篇，平均每年51篇。
9—年年均发表论文超过了篇，分别达到、、25篇。此外，自4年开始，国内单位每年在MICCAI发表论文占比也呈现整体上升趋势，9—年分别达到4.75%，40.6%和44.26%。
图年以来国内单位每年在MICCAI发表论文数量和占比。
论文作者身份
2.1MedIA
图4为0年以来国内作者发表MedIA论文的身份占比。由图4可见，自0年以来，国内作者发表MedIA期刊论文的身份具有显著变化。在论文发表数量和占比整体逐年上升（图1）的情况下，第一作者和通讯作者均为国内单位的论文数量占比（图4蓝色部分）也在逐年提高。
其中，—9年总占比为44.5%，而年和年（截至11月）占比分别显著提高到71.4%和71.97%（由于—年论文发表数量及占比较少，故不纳入此分析）。
图40年以来国内作者发表MedIA论文的身份占比
2.2TMI
图5为0年以来国内作者发表TMI论文的身份占比。由图5可见，自0年以来，国内作者发表TMI期刊论文的身份具有显著变化。
年之前，在论文发表数量较少和占比较低的情况下（图2），第一作者和通讯作者均为国内单位的论文数量的占比也较低（图5蓝色部分）。
自年开始，该占比整体增长，几乎此后所有年份的占比都超过50%，平均占比高达61.09%。其中9年和年（截至11月）的占比分别达到75.00%和69.64%。
图50年以来国内作者发表TMI论文的身份占比
2.MICCAI
图6为年以来国内作者发表MICCAI论文的身份占比。由图6可见，自年以来，国内作者在MICCAI会议发表论文的身份具有显著变化。
在论文发表数量和占比整体逐年上升（图）的情况下，第一作者和通讯作者均为国内单位的论文数量占比（图6蓝色部分）也在逐年提高。
其中，9—8年整体占比约60.9%，而9—年占比分别为68.1%、67.9%和77.4%（由于—9年国内作者论文发表数量较少且通讯作者没有明确标识，误差较大，故不纳入此分析）。
图6年以来国内作者发表MICCAI论文的身份占比
论文发表单位
.1MedIA
图7为0年以来国内单位发表MedIA期刊论文的数量统计图。发表论文总数量较多的国内单位，包括：
中国科学院（注：由于中国科学院下属研究单位机构众多，故在本文中合并统计，而中国科学院大学单独统计）（42篇，12.61%）、上海交通大学（5篇，10.51%）、香港中文大学（篇，9.91%）、深圳大学（25篇，7.51%）、西北工业大学（21篇，6.1%）、上海联影智能医疗科技有限公司（17篇，5.11%）、四川大学（17篇，5.11%）、中山大学（17篇，5.11%）、复旦大学（15篇，4.50%）、北京理工大学（14篇，4.20%）、东南大学（14篇，4.20%）、中国科学院大学（14篇，4.20%）、厦门大学（14篇，4.20%）、浙江大学（14篇，4.20%）、华中科技大学（1篇，.90%）、南方医科大学（1篇，.90%）、北京大学（12篇，.60%）、香港理工大学（11篇，.0%）、电子科技大学（11篇，.0%）、哈尔滨工业大学（10篇，.00%）、上海科技大学（10篇，.00%）、清华大学（10篇，.00%）。
图70年以来国内单位在MedIA发表论文总数量
.2TMI
图8为0年以来国内单位发表TMI期刊论文的数量统计图。发表论文总数量较多的国内单位包括：
中国科学院（80篇，1.1%）、上海交通大学（59篇，9.82%）、香港中文大学（40篇，6.66%）、清华大学（6篇，5.99%）、南方医科大学（2篇，5.2%）、深圳大学（28篇，4.66%）、浙江大学（2篇，.8%）、香港理工大学（22篇，.66%）、四川大学（22篇，.66%）、北京大学（22篇，.66%）、北京航空航天大学（22篇，.66%）、中国科学院大学（22篇，.66%）、华中科技大学（20篇，.%）、西安交通大学（19篇，.16%）、西北工业大学（19篇，.16%）、中国科学技术大学（19篇，.16%）、中山大学（18篇，.00%）、北京理工大学（16篇，2.66%）、东南大学（15篇、2.50%）。
图80年以来国内单位在TMI发表论文总数量
.MICCAI
图9为年以来国内单位在MICCAI会议发表论文的数量统计图。发表论文总数量较多的国内单位，包括：
中国科学院（篇，12.18%）、上海交通大学（10篇，10.46%）、西北工业大学（72篇，7.1%）、香港中文大学（69篇，7.01%）、浙江大学（51篇，5.18%）、深圳大学（47篇，4.77%）、北京大学（4篇，4.7%）、中山大学（篇，.5%）、清华大学（2篇，.25%）、上海联影智能医疗科技有限公司（0篇，.05%）、中国科技大学（29篇，2.94%）、中国科学院大学（27篇，2.74%）和香港科技大学（25篇，2.54%）。
图9年以来国内单位在MICCAI发表论文总数量
论文作者合作链
4.1MedIA
采用公开的igraph工具包来绘制论文作者之间的关系链示意图（图10—图12）。以国内第一作者作为主要节点来对同篇论文中的其他参与作者进行连接，图中红色节点以及作者名字体大小与该作者参与论文数量成正比，节点之间的连线粗细与作者之间合作论文的数量成正比。
图10显示了0年以来发表MedIA论文的国内作者的合作链。为了使合作链示意图更加清晰，省略了不存在合作链或发文量仅一篇的作者。
在纳入统计的篇论文中，发表论文数量相对较多且国内外合作者较多的国内作者有：
ShenDinggang（4篇，12.91%）、LiShuo（2篇，9.61%）、HengPheng-Ann（21篇，6.1%）、ChenBo（1篇，.90%）、LiuTianming/LeiBaiying/ChenHao（12篇，.60%）、GuoLei/QinJing（10篇，.00%）、LiuMingxia/ZhangHeye/WangTianfu/YeChuyang/DouQi（9篇，2.70%）、ZhangDaoqiang/YangXin/ZhangYi（8篇，2.40%）、NiDong/GaoYaozong/ZhengYefeng/WangLiansheng/ChenYang（7篇，2.10%）、WangQian/ShiFeng/ZhangTuo/ZhuangXiahai/FuHuazhu（6篇，1.80%）、FengQianjin/HanJunwei/ZhuDajiang/JiangXi/JieBiao/XuYanwu/ZhangShaoting/MaKai/BianCheng/JinYueming/XiaoJing/ChenGeng（5篇，1.50%）等。
图100年以来发表MedIA论文的国内作者合作链关系图
4.2TMI
图11显示了0年以来发表TMI论文的国内作者的合作链。为了使合作链示意图更加清晰，设置节点顶点的大小为作者参与论文数量的5倍以及设置顶点名称的大小为作者参与论文数量的倍，同时省略了一些合作较少的作者。
在纳入统计的篇论文中，发表论文数量相对较多且国内外合作者较多的国内作者有：
ShenDinggang（篇，5.49%）、HengPheng-Ann（0篇，4.99%）、TianJie/MaJianhua/YuLequan（14篇，2.%）、LiuJiang（1篇，2.16%）、ChenWufan/ChenHao/DouQi（12篇，2.00%）、ZhangYi（11篇，1.8%）、FengQianjin/LiuDong/FengDavidDagan（10篇，1.66%）、NiDong/ZhangDaoqiang/LuoJianwen/QinJing/DuJiangfeng（9篇，1.50%）、WangQian/XiaYong/LiuMingxia/ChenXinjian/YangXin/ZhengHairong/ChengJun/MouXuanqin/LuHongbing/ZengDong/ZhaoYitian/LinWeili（8篇，1.%）、LiangDong/ChenYang/ZhangHao/YangWei/SongYang/CaiWeidong（7篇，1.16%）等。
图110年以来发表TMI论文的国内作者合作链关系图
4.MICCAI
图12显示了年以来发表MICCAI会议论文的国内作者的合作链。由于MICCAI会议国内单位的论文数量较多，为了使合作链示意图更加清晰，将发文少于8篇的作者省略。
在纳入统计的篇论文中，发表论文数量相对较多且国内外合作者较多的国内作者有：
ShenDinggang（96篇，9.75%）、LiuTianming（44篇，4.47%）、HengPheng-Ann（4篇，.45%）、GuoLei（篇，.5%）、ZhengYefeng（29篇，2.94%）、MaKai（28篇，2.84%）、XiaoJing（27篇，2.74%）、QinJing（24篇，2.44%）、NiDong/LiShuo（2篇，2.4%）、ZhangTuo（22篇，2.2%）、LuLe（21篇，2.1%）、KevinZhouS./ChungAlbertC.S./LiuJiang/YuYizhou（20篇，2.0%）、ShiPengcheng/ZhangShaoting（19篇，1.9%）、WangLi（18篇，1.8%）、LiGang（16篇，1.62%）、WangQian/XueZhong/YangXin/ZhangHeye/LiuHuafeng（15篇，1.52%）、ZhangDaoqiang/HuXintao/LinWeili/FuHuazhu/WangYizhou（14篇，1.42%）、ShiFeng/XiaYong/ZhangHan/DouQi（1篇，1.2%）、JiangXi/LeiBaiying/ShiYiyu（12篇，1.22%）、LvJinglei/LiXiang/ZhuangXiahai/LiuMingxia/HuangJunzhou/YanKe（11篇，1.12%）、JiangTianzi/HanJunwei/YaoJianhua/ZhaoYitian/CaiWeidong（10篇，1.02%）等。
图12年以来发表MICCAI论文的国内作者合作链关系图
论文关键词
图1—图15分别为对国内单位在MedIA、TMI和MICCAI发表的论文关键词信息进行统计得到的词云图。由图1(a)—图15(a)可见，年之前发表在上述三者的论文研究方法多集中于传统的影像分析方法。其中MedIA论文主要包括最小成本路径、统计参数图、随机有限元法和Gabor小波（图1(a)），TMI论文主要包括参数估计、可变形模型、小波变换和模糊聚类（图14(a)），MICCAI论文主要包括水平集、判别分析和基于模板的分析（图15(a)）。年之前发表在上述三者的论文研究对象多集中在心脏、血管和大脑。此外TMI论文对乳腺和视网膜（图14(a)），MICCAI论文对肺部（图15(a)）也有较多研究。年之前发表在上述三者的论文研究目标多集中在医学影像的配准和分割。此外MedIA论文对医学影像的标准化（图1(a)），TMI论文对医学影像的重建、分类、融合和聚类（图14(a)）也有较多研究。年之前发表在上述三者的论文研究影像模态主要为磁共振成像（magneticresonanceimaging，MRI）。此外TMI论文对CT（