创投大咖说·专访东南大学杨冠羽教授:人工智能已在医学影像诊断中...
其中,图像分割是一种非常有用的技术,它可以将医学影像中的图像分成不同的区域,并将每个区域分配给不同的组织、结构或器官。AI技术在医学影像诊断中有哪些应用?杨冠羽:主要有3个方面的应用:(1)CT和MRI影像分析:CT和MRI是临床医学中常用的影像检查方式,但这些图像的分析往往需要耗费大量的时间和精力。AI技术可...
Mimics医学影像软件下载:让医学成像更加精准高效!
MimicsInnovationSuiteMedical19.0,不仅仅是一个软件界面和图像分割系统,它更是医学领域的得力助手。通过这一套件,我们可以轻松地将医疗扫描仪中的成像信息转化为输出文件,极大地提高了医生的工作效率和诊断准确性。此外,它还能作为手术前软件,用于模拟和评估手术治疗选择,为医生提供更为精准的治疗方案。软件获取指...
腾讯牵头,建成医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台
在推动医学影像AI规范化发展方面,项目组共同产出了4项行业标准草案,涵盖对病理图像、心电图、妇科微生态的智能辅助决策算法指标与测试方法,以及对医疗器械的网络安全能力技术要求和测试方法,这些行业标准将支撑医学影像AI行业走向成熟,规范产品技术的研发和测试应用。三年来,参与“医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台...
达摩院「悬壶」,顶尖实验室带你领略医疗AI「圣手」
利用图像处理技术对图像进行分析和处理,能够实现对人体器官、软组织和病变体的位置检测、分割提取、三维重建和三维显示,以此对特定区域进行定性或定量分析,大大提高临床诊断的效率与准确性。不仅如此,医学图像还能够在医疗教学、手术规划等方面有着关键作用。得益于不断提高的计算能力以及持续增长的可用数据,深度学习模型...
人工智能行业专题:SAM带领CV领域技术突破,赋能多场景AI应用
SAM通过使用可提示分割任务(promptsegmenttasks),实现了一个可以零样本迁移的图像分割模型,可以适应新的图像分布和任务,而无需额外的训练数据或微调。这使得SAM可以在多个图像分割任务上表现出色,甚至超过一些有监督的模型。目前模型已经实现的功能有:1)SAM已经学会了物体的概念;2)可以为图像或者视频中的物体...
GTC24 | 医疗健康与生命科学会议
我们将展示一种深度学习框架,可在药物开发过程中自动进行图像分割(www.e993.com)2024年7月31日。MONAILabel可在几分钟内完成多种生物成像技术的原始输出,而无需人工标注数周时间。我们将举例介绍三种业务应用,包括通过核磁共振成像评估小鼠肾脏总体积和疾病状态,估算肿瘤随时间的生长情况,以及提取非人灵长类动物的全身影像。借助集成3DSlicer前...
每周AI应用方案精选:病理 AI 技术;3D 生物医学图像分割技术
该论文主要解决了一个三维生物医学图像分割中重要问题:即如何综合使用多种形态的MRI数据进行区域分割。比如:比较难定位到哪些是肿瘤部位,因为肿瘤部位的形状千奇百怪,没有固定的形状,不像人脸识别,每个人的五官都差不多,位置区别也不会很大,神经胶质瘤和胶质母细胞瘤的形状两种就就很不同,然后肿瘤的分布...
CVPR最新医学影像AI论文:利用学习图像变换进行数据增强
医学图像数据集的挑战图像语义分割对于许多生物医学成像应用至关重要,例如进行人口分析,疾病诊断和治疗规划等。当有足够的标注数据时,有监督的基于深度学习的分割方法可以产生最精确的结果。然而,在医学图像数据集方面具有很大挑战。1、人类大脑存在大量的解剖变异...
北京和睦家医院放射科陆菁菁:医生在医学影像AI研发中,需要扮演...
正常的人体解剖都是一样的,死记硬背就好了。机器学习或者深度学习应该在这些方面发挥相应的作用。提出这个想法后,我和我的学生一起去勾画结构,这很费时。因为,一个病人有20层图像,每层图像上有五六十个结构。如果是手动将结构分割出来,每一套图像就要花费一星期的时间。当时,我们的逻辑是数据越多越好,训练出来...
宁波材料所在医学影像分割和树状结构重建领域取得进展
基于U-Net的深度学习分割框架已经被广泛应用于医学图像处理中,但U-Net网络中,连续的池化操作以及带有步幅的卷积运算会导致图像中部分细节信息的丢失。树状结构的拓扑建立,对识别和区分单个血管和神经纤维分支至关重要,并能反映出解剖学上不同树状结构的连通性。当两个或者更多的线状结构交叉或者重叠时,现有的拓扑重建...