在影像處理過程中，多波融合技術(shù)是精準(zhǔn)識別物體類別和判斷對象行為意識的重要部分，特別適合于處理復(fù)雜環(huán)境下的操作。
而醫(yī)用內(nèi)窺鏡的作業(yè)環(huán)境基本上處于封閉的人體內(nèi)部腔道或組織里面，不但作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，內(nèi)窺鏡精準(zhǔn)醫(yī)療還正在朝著精準(zhǔn)識別各類人體組織、病理組織，判斷各類體液的流向、肌肉振顫方向、生物電輸出方向等領(lǐng)域，不斷進行深入研究。
以往為了更精準(zhǔn)的了解人體內(nèi)部各類組織的變化，人們往往會結(jié)合驗血、驗體液、外部醫(yī)療影像檢查（如B超、彩超、核磁共振等），再加上內(nèi)窺鏡影像檢查以及內(nèi)窺鏡活檢等多種醫(yī)療診斷手段，來綜合診斷一些人體組織病變或衰老、退化程度，并以這些信息來進行醫(yī)療治療或醫(yī)療干預(yù)。
多波融合技術(shù)的出現(xiàn)，讓醫(yī)療行業(yè)原來很多需要多次、多種類的檢查技術(shù)或檢查手段，可能通過內(nèi)窺鏡技術(shù)平臺，實現(xiàn)一次完成，并能結(jié)合最新的EDG拉曼光譜系統(tǒng)成像等，對作業(yè)過程中的多模式生物標(biāo)志物（例如葡萄糖、乳酸、水合作用、血壓和核心體溫）進行連續(xù)式監(jiān)測。
在不同類型圖像的特點和應(yīng)用中，紅外和可見光圖像融合是指將可見光和紅外圖像的信息融合在一起，紅外圖像能夠捕捉到物體的熱量分布，而可見光圖像則能夠提供更多的細(xì)節(jié)和顏色信息；多焦點圖像融合是指將具有不同焦點的圖像融合在一起，可以獲得整個場景的清晰圖像；多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合是指將來自不同醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的圖像融合在一起，如CT掃描可以提供骨骼結(jié)構(gòu)信息，MRI可以提供軟組織信息，醫(yī)生就可以獲得更全面的信息，從而做出更準(zhǔn)確的診斷。
目前行業(yè)中已經(jīng)有內(nèi)窺鏡廠商正在研發(fā)融合紅外和可見光圖像、多焦點圖像、多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像以及多曝光圖像技術(shù)和應(yīng)用的新型內(nèi)窺鏡產(chǎn)品，醫(yī)生可以從這些不同的醫(yī)療影像信息中獲得更全面的信息，從而做出更準(zhǔn)確的診斷。
但在數(shù)字圖像處理的領(lǐng)域中，融合不同類型的圖像已經(jīng)成為了一項重要且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，除了內(nèi)窺鏡設(shè)備本身需要把支持多種技術(shù)的傳感器器件和醫(yī)療影像成像系統(tǒng)進行有效整合封裝外，如何讓使用這些設(shè)備的醫(yī)療工作者也能快速掌握各類醫(yī)療影像診療技術(shù)，也成為未來推廣這些新產(chǎn)品的重要一環(huán)。
AI人工智能的進步，不但可以讓各個行業(yè)快速把傳統(tǒng)的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)庫，通過系統(tǒng)訓(xùn)練和推理后，進化成AI醫(yī)療影像處理專業(yè)大模型，還可以根據(jù)各類醫(yī)療影像信息，提供出可供醫(yī)療工作人員參考的醫(yī)療影像處理標(biāo)記、標(biāo)識、診斷結(jié)果選擇，以及醫(yī)療作業(yè)方案和作業(yè)路徑、作業(yè)面范圍等手術(shù)作業(yè)參考方案，并通過EDG拉曼光譜系統(tǒng)成像對作業(yè)效果進行實時的監(jiān)測以及警示等。
而這一切，都能在內(nèi)窺鏡微創(chuàng)手術(shù)前提下，一起完成，極大的提升了內(nèi)窺鏡手術(shù)的安全、效率，降低了醫(yī)療成本，同時進一步拓寬了醫(yī)療診斷和醫(yī)療干預(yù)的范圍，為普惠醫(yī)療和普惠健康，提供了更強大的醫(yī)療資源保障。
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