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...
(1)图像识别:AI技术可以对医学影像进行自动化处理和分析,从而帮助医生识别和分析影像中的细节和特征。例如,在疑似肺结节的影像中,AI可以自动识别和分类不同类型的结节,并为医生提供详细的分析结果和建议。在乳腺癌筛查中,AI技术可以自动识别肿瘤和正常组织的差异,并帮助医生快速准确地诊断肿瘤。(2)图像分割:医学影像...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究人员发现大脑区域虽然共享相同的神经元类型,但每个区域的细胞组合具有独特的“签名”。此外,研究还发现,视觉剥夺会导致视觉皮层中细胞类型的重大重组,并影响到半数皮层区域。在另一项相关研究中,通过分析104种细胞类型标记基因的表达,确认了细胞类型与皮层区域身份的高度相关性,并揭示了具有相似细胞组成的皮层区域在连...
人工智能时代下的临床麻醉,你了解哪些?
1.经典机器学习算法这一算法进行时需要人为选择数据特征,然后结合机器算法对数据进行处理,剖析其中的关联性,其中会利用决策树对数据进行处理,处理中会按照属性划分成不同的区域,而每个区域中则会有独立的结构模型,通过不断分割子区域直到每个子区域数据集类型相同,其主要进行执行分类和回归任务。在这一算法中可以利用...
达摩院「悬壶」,顶尖实验室带你领略医疗AI「圣手」
医学图像的任务主要分为三类,分类与识别、定位与检测以及分割任务。这三类任务已广泛应用于良恶性肿瘤、脑功能与精神障碍、心脑血管疾病等重大疾病的临床辅助筛查、诊断、分级、治疗决策与引导、疗效评估等方面。但是医学图像处理同样面临着很多挑战。如人体的3D图像处理、无监督方案的更优表现等等。这都需要不断发展...
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
SEEM能够根据用户给出的各种模态的输入(包括文本、图像、涂鸦等等),一次性分割图像或视频中的所有内容,并识别出物体类别。(1)论文已在多个公开数据集上进行实验,在分割质量和效率上都优于SAM;(2)SEEM是第一个不仅支持经典分割任务,还支持各种用户输入类型的通用接口,包括文本、点、涂鸦、框和图像,提供强大的...
CT深度学习知多少|冠状动脉|CT|数据|容积|-健康界
Moradi等人的报告显示,在将CT图像匹配到相对较窄的解剖窗口时,边距0和边距1的准确率分别为91.7%和98.8%(www.e993.com)2024年7月31日。Zreik等人应用CNN算法从60名患者的CTA扫描图像中自动分割左心室。左心室体素分类是通过左心室周围的边界框进行的。该算法的Dice指数为0.85,平均绝对表面距离为1.1cm。
达摩院的AI研究,让人类首次实现了大规模胰腺癌早筛
达摩院医疗AI高级算法专家、也是这次PANDA项目负责人张灵进一步解释称,PANDA并不是一个单纯的视觉分割模型,它兼具了分割、检测和分类功能,其深度学习框架(下图)包括以下三阶段,每个阶段「各司其职」。第一,通过构建分割网络(U-Net)来定位胰腺;
十三项作物信息监测技术研究进展|水稻|小麦|菌草|玉米|鲁棒性...
不同类型的小麦倒伏(根部倒伏、茎部倒伏)对产量和质量会产生不同影响。该团队研究在通过无人机图像检测对小麦倒伏类型进行分类,并探究无人机飞行高度对分类性能的影响。研究设置3个无人机飞行高度(15、45、91m)来获取小麦试验田的图像,并利用自动分割算法生成不同高度的数据集,提出一种EfficientNetV2-C改进模型...
...| 基于多智能体RL实现多轮连续交互,IteR-MRL使图像分割算法...
现有交互式图像分割策略的缺点目前的三维图像自动分割算法很难达到医用标准。为了得到更佳的分割结果,交互式的图像分割策略成为有价值的研究方向,此类策略通过引入少量的用户提示实现对分割结果的迭代优化。现有的交互式算法虽然能迭代式地对分割结果进行多轮更新,但它们仍然独立地考虑每一轮更新的分割结果,很大程度上忽...
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
流浪乞讨滞留受助人员主要分为两类,一类是可以正常说话、提供有效信息的;一类是有精神疾患、智力残疾的,无法正常表达,这就体现出了人脸识别技术的最大优势。方案3:3D生物医学图像分割技术解决方案简介: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...