人工智能医学影像诊断(人工智能医学影像诊断研究)

人工智能算法测眼病是怎么样的?继“阿法狗”之后,谷歌旗下人工智能子公司――“深度思维”(DeepMind)已成功训练一种人工智能(AI)算法检测疾病,比人类专家更迅速、更高效,这或是AI在医疗领域的首个重大应用。2017年5月,当“深度思维”最知名的人工智能――“阿法狗”战胜围棋世界冠军柯洁后,该公司就宣布此后这一程序不再参加到人机大战的竞技中去。团队的下一步计划是研发出广泛

人工智能算法测眼病是怎么样的?

继“阿法狗”之后,谷歌旗下人工智能子公司――“深度思维”(DeepMind)已成功训练一种人工智能(AI)算法检测疾病,比人类专家更迅速、更高效,这或是AI在医疗领域的重大应用。

2017年5月,当“深度思维”知名的人工智能――“阿法狗”战胜围棋世界柯洁后,该公司就宣布此后这一程序不再参加到人机大战的竞技中去。团队的下一步计划是研发出广泛算法以投入应用,其中重要的就是推出能“提供疾病治疗方案”的AI。随后,该公司与英国全民医疗健康系统达成协议,并与全球知名的眼科医院之一、伦敦摩菲眼科医院展开了为期两年的合作。

现在,“深度思维”公司已开发出通过分析医学影像诊断疾病的人工智能。团队处理了数千张3D视网膜扫描图的数据,训练一种人工智能算法检测眼病。这些影像提供了数以百万计像素信息的海量数据,新算法学会了对这些数据进行分析,寻找青光眼、糖尿病视网膜病变和老年性黄斑退化这三大眼疾的迹象,其比人类专家的判断更为迅速高效。摩菲眼科医院研究人员相信,这项成果会造福世界各地的患者,帮助人类杜绝“可以避免的失明”。

“深度思维”公司已将报告递交医学期刊,如果通过同行评议,相关技术有望在数年内投入临床试验。团队成员表示,在医学影像领域,未来两年人们就可看到人工智能取得的真正重大进展。

人工智能医学影像诊断

人工智能的医学生物研究和图像处理哪个方向好

肯定是图像处理好的多啊,医学生物研究听起来很牛的样子,但是就业面没得图像处理宽,图像信号处理这块算是很热门的专业了随着医学影像智能化诊断的快速发展,为了满足愈加复杂的医学图像分析和处理要求,人工智能方法成为近年来医学图像处理技术发展的一个研究热点。本文对近五年来人工智能方法在医学图像处理领域应用的新进展进行综述。方法:将应用在医学图像处理领域主要的几种人工智能方法进行了分类总结,讨论了这些方法在医学图像处理各分支领域的应用,分析比较了不同方法间的优缺点。结果:人工智能方法应用主要在医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重建等领域;包括蚁群算法、模糊集合、人工神经网络、粒子群算法、遗传算法、进化计算、人工免疫算法、粒计算和多agent技术等;涉及mr图像、超声图像、pet图像、ct图像和医学红外图像等多种医学图像。结论:由于医学影像图像对比度较低,不同组织的特征可变性较大,不同组织间边界模糊、血管和神经等微细结构分布复杂,尚无通用方法对任意医学图像都能取得理想的处理效果。改进的人工智能方法与传统图像处理方法的结合,在功能上相互取长补短,将是医学图像处理技术重要的发展趋势。关键词:医学影像;医学图像处理;人工智能

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