医学影像设备的精准质量控制是保障临床诊断准确性、降低医疗风险的核心环节。传统质量控制依赖人工操作，存在效率低下、标准不 一、主观性强等问题，难以适应现代化医疗影像设备的精细化管理需求。本文开展人工智能辅助医学影像设备质量控制研究，通过分析设备质量控制的 核心指标与流程，构建基于机器学习与深度学习的智能质控体系。该体系涵盖设备性能参数自动监测、影像质量缺陷智能识别、质控数据趋势预测三大 模块，采用随机森林算法实现参数异常预警，基于卷积神经网络（CNN）完成影像伪影、噪声等缺陷检测，并通过长短期记忆网络（LSTM）预测设备性 能衰减趋势。实验结果表明，智能质控体系对设备参数异常识别准确率达 96.8%，影像质量缺陷检测灵敏度为 95.3%，性能趋势预测误差低于 3.2%，显著 优于传统人工质控方法。研究证实，人工智能技术可有效提升医学影像设备质量控制的效率与精度，为医疗设备全生命周期管理提供可靠技术支撑，对 推动医疗影像质量标准化建设具有重要意义。 【关键词】人工智能；医学影像设备；质量控制；机器学习；深度学习；设备性能监测