在影像处理过程中，多波融合技术是精准识别物体类别和判断对象行为意识的重要部分，特别适合于处理复杂环境下的操作。

而医用内窥镜的作业环境基本上处于封闭的人体内部腔道或组织里面，不但作业环境复杂，内窥镜精准医疗还正在朝着精准识别各类人体组织、病理组织，判断各类体液的流向、肌肉振颤方向、生物电输出方向等领域，不断进行深入研究。

以往为了更精准的了解人体内部各类组织的变化，人们往往会结合验血、验体液、外部医疗影像检查（如B超、彩超、核磁共振等），再加上内窥镜影像检查以及内窥镜活检等多种医疗诊断手段，来综合诊断一些人体组织病变或衰老、退化程度，并以这些信息来进行医疗治疗或医疗干预。

多波融合技术的出现，让医疗行业原来很多需要多次、多种类的检查技术或检查手段，可能通过内窥镜技术平台，实现一次完成，并能结合最新的EDG拉曼光谱系统成像等，对作业过程中的多模式生物标志物（例如葡萄糖、乳酸、水合作用、血压和核心体温）进行连续式监测。

在不同类型图像的特点和应用中，红外和可见光图像融合是指将可见光和红外图像的信息融合在一起，红外图像能够捕捉到物体的热量分布，而可见光图像则能够提供更多的细节和颜色信息；多焦点图像融合是指将具有不同焦点的图像融合在一起，可以获得整个场景的清晰图像；多模态医学图像融合是指将来自不同医学影像设备的图像融合在一起，如CT扫描可以提供骨骼结构信息，MRI可以提供软组织信息，医生就可以获得更全面的信息，从而做出更准确的诊断。

目前行业中已经有内窥镜厂商正在研发融合红外和可见光图像、多焦点图像、多模态医学图像以及多曝光图像技术和应用的新型内窥镜产品，医生可以从这些不同的医疗影像信息中获得更全面的信息，从而做出更准确的诊断。

但在数字图像处理的领域中，融合不同类型的图像已经成为了一项重要且具有挑战性的任务，除了内窥镜设备本身需要把支持多种技术的传感器器件和医疗影像成像系统进行有效整合封装外，如何让使用这些设备的医疗工作者也能快速掌握各类医疗影像诊疗技术，也成为未来推广这些新产品的重要一环。

AI人工智能的进步，不但可以让各个行业快速把传统的医疗影像数据库，通过系统训练和推理后，进化成AI医疗影像处理专业大模型，还可以根据各类医疗影像信息，提供出可供医疗工作人员参考的医疗影像处理标记、标识、诊断结果选择，以及医疗作业方案和作业路径、作业面范围等手术作业参考方案，并通过EDG拉曼光谱系统成像对作业效果进行实时的监测以及警示等。

而这一切，都能在内窥镜微创手术前提下，一起完成，极大的提升了内窥镜手术的安全、效率，降低了医疗成本，同时进一步拓宽了医疗诊断和医疗干预的范围，为普惠医疗和普惠健康，提供了更强大的医疗资源保障。