医学图像处理及其应用 Part 1 医学图像处理简介及分类 简介：医学图像处理作为一门和医学息息相关的学科，它究竟有着什么样的应用呢？ 本期王连生老师将介绍医学图像处理的对象，如X射线图像、CT图像等，向我们讲述医学图像处理的大致版图。 内容难度：★★☆（计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生） ?
医学图像处理及其应用 Part 2 医学图像处理现状、影响及案例 简介：医学图像处理的分类相信大家都有所了解，其现在的应用现状及影响又是如何呢？本期王连生老师将结合具体的案例，向我们一一道来。
［导读］2017年6月20日，零氪科技首席架构师王晓哲，在清华大学“天池医疗AI大赛”第一季肺部结节智能诊断 《医学影像在肿瘤诊疗中的应用及智能诊断探索》发表演讲，演讲主题为《辅助医者 普惠患者：人工智能技术在医学领域的应用与前景 后台回复关键词“清华大数据”，可下载《王晓哲：人工智能技术在医学领域的应用与前景》及《行湘：大数据视觉智能实践及医学影像智能诊断探索》完整版PPT。 表征学习有很多应用，在非医疗领域，如机器翻译、图像识别这些问题，都经常使用表征学习的方法，将图像、文本或者声音这些比较稀疏、高维度的信号，转换成一个稠密、低维度的向量。 图像就是这些信号中一种有代表性的形式。医学影像处理应用很明显必然是一个热点方向。 医学影像处理典型的四大类问题是：影像分类、目标检测、图像分割和影像检索等。都能对应到日常临床应用里的一些痛点的、比较浪费人力的问题。
多次模拟后，在实际中可以更从容的面对实际情况，提高手术的成功率。 不仅仅是对医生，对于从事医学领域和对该行业感兴趣的人来说，也有很多的好处。 现在VR硬件设备的发展已经比较先进了，随着5G的民用化进程加快，未来VR领域有大量机会的是VR内容领域。 把内容存在云端，在云端渲染和分发，可以减少对VR硬件设备的性能要求，同时因为内容在云端，对于云端服务器有更高的利用率，成本也会更低，那么怎么才能保证在云端对VR用户和硬件之间良好的数据交互呢？ 在保证实际使用效果的同时，能保证运营成本的尽可能低。 点量的云VR系统解决方案，可以实现教育资源和服务器的高效利用，包括软件、硬件和高效调度，不仅仅适用于医学领域，其他如VR游戏、VR影视等都可以。 VR医学2.gif
这是一个令人印象深刻的揭示,画了一个巨大的观众的热烈的掌声在山景城的海岸线圆形剧场,加州,但这只是一小块更大的研究机构的技术和医疗社区迅速拼凑在寻求创造人工智能系统,最终可能挽救无数的生命——包括你自己的 一个人工智能的心脏测试 “在我看来，这显然是医学的下一个自然步骤，”约翰·霍普金斯医学院奥斯勒医学培训项目主任桑杰·德赛博士说。 在训练算法之后，它能够查看视网膜的个别图像，并确定这些图像是属于健康的患者还是可能患有心脏病的患者。 ? 糖尿病视网膜病变可通过计算机视觉技术识别。 糖尿病视网膜病变可通过计算机视觉技术识别。 计算机视觉技术在成像方面非常有用，但它远不是研究人员在医学领域使用人工智能的唯一方法。 乔什·诺尔斯博士正在帮助使用人工智能和机器学习来识别潜在的心脏病人 。(资料来源:Norbert von der Groeben/斯坦福医学院) ?
传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用，例如：图像处理是机器视觉的基础，能够提高人机交互的效率，扩宽机器人的使用范围；在科研方面，相关学者把图像处理与分子动力学相结合，实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测 ，具体见深度学习在断裂力学中的应用，以此为契机，偷偷学习一波图像处理相关的技术，近期终于完成了相关程序的调试，还是很不错的，~ 程序主要的功能如下：1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集；2、对卷积网络进行训练 ，得到最优模型参数；3、对采集到的手势进行判断，具体如下图所示： 附：后续需要学习的内容主要包括：1、把无线数据传输集成到系统内部；2、提高程序在复杂背景下识别的准确率。 附录：补充材料 1、图像抓取：安装OpenCV、Python PIL等库函数，实现图片的显示、保存、裁剪、合成以及滤波等功能，实验中采集的训练样本主要包含五类，每类200张，共1000张，图像的像素为440 近些年来，随着计算机技术的发展，各类图像处理算法应运而生，使得准确识别人体手势成为了可能，大大缩减了人与机器的距离。
但它在CV和医学图像分析中也有被用到，本文主要是针对GNN的原理及其在这两方面的应用简单做个分享，主要是由之前在组会上分享过的PPT内容整理而成。 03 GNN在图像处理领域的应用 GNN主要是引用在一些存在复杂关系的场景中，比如推荐系统，社交网络，分子结构等，在CV中并不主流。 根据图的构建方式，下面要介绍的工作大致可分为两大类： GNN在图像分类中的应用 GNN在分割/重建中的应用 3.1. 在分类中的应用 3.1.1 用于3D医学图像的分类（UG-GAT） MedIA 2021 Paper: Uncertainty-guided graph attention network for parapneumonic Graph的优势是对关系的建模，在图像处理中要应用GNN，最关键的还是graph怎么构建。
生成对抗网络是一项非常基础的技术，医学图像则是一个非常重要的应用方向，当前GAN在医学图像中陆续也有了一些比较重要的应用，本次我们来简单给大家推荐一些图像分割的工作。 作者&编辑 | 言有三 1 MRI脑部图像分割 最直观的将GAN用于图像分割的思路就是将对抗损失融入图像分割损失，用判别器对分割结果进行判别使其分割结果更加完整，Moeskops等人将其用于MRI脑部图像分割 Springer, Cham, 2017: 507-515. 4 显微镜图像分割 有一些医学图像需要在显微镜下观察，目标的尺寸和形状有非常大的差异，Sadanandan等人通过增加对抗机制和像素加权机制 我们推出了相关的专栏课程《深度学习之图像分割：理论与实践》，《深度学习之图像翻译GAN：理论与实践》，感兴趣可以进一步阅读： 【视频课】CV必学，超10小时，3大模块，4大案例，循序渐进地搞懂图像分割！ 总结 本次我们介绍了基于GAN的医学图像分割中的典型应用，从事医学相关方向的朋友可以通过阅读这些文章进行初步了解。
写在前面 水印作为一种保护版权的有效方式被广泛地应用于海量的互联网图像，针对水印的各种处理显得越来越重要，比如水印的检测和水印的去除与反去除。 在这里我们和大家分享一下业余期间在水印智能化处理上的一些实践和探索，希望可以帮助大家在更好地做到对他人图像版权保护的同时，也能更好地防止自己的图像被他人滥用。 接下来就是制作带水印的图像，为了保证图像数据的一般性，我们将公开的PASCAL VOC 2012数据集的图像作为原始的无水印图像，然后利用图像处理工具将收集的80种水印以随机的大小、位置和透明度打在原始图像上 接下来我们在水印检测的基础上往前再走一步，利用AI实现水印的自动去除。因为水印在图像上的面积较小，所以直接对整幅图像进行水印去除显得过于粗暴，也会严重拖慢去除速度。 全卷积网络的输入是带水印的图像区域，经过多层卷积处理后输出无水印的图像区域，我们希望网络输出的无水印图像能够和原始的无水印图像尽可能的接近。 ?
迁移学习 迁移学习近年来在图形领域中得到了快速的发展，主要在于某些特定的领域不具备足够的数据，不能让深度模型学习的很好，需要从其它领域训练好的模型迁移过来，再使用该模型进行微调，使得该模型能很好地拟合少量数据的同时又具备较好的泛化能力 在迁移学习任务中，需要事先定义一组源数据集合，使用该集合训练得到预训练好的模型，该模型具备了源数据集合中的一些知识，在目标数据集合上微调该预训练的模型，使得模型能够很好地完成目标数据集合定义的任务，即完成了迁移学习 由于深度学习模型结构复杂，在NLP领域中迁移学习不够成熟，不知道如何进行迁移、迁移模型的哪个结构部分、源数据集合与目标数据集合之间需要满足怎样的关系。 本文以CNN文本分类任务为例进行描述，总结一下迁移学习在NLP领域文本分类任务中的一些经验。 CNN文本分类模型框架 ? 在文本分类任务中的迁移学习，例如源数据集合为新闻文本的分类（数据量大），目标数据集合为短视频标题分类（标注的数据少），通过预先训练的新闻分类模型，在短视频标题分类任务上进行模型（Embedding层、卷积层
迁移学习 迁移学习近年来在图形领域中得到了快速的发展，主要在于某些特定的领域不具备足够的数据，不能让深度模型学习的很好，需要从其它领域训练好的模型迁移过来，再使用该模型进行微调，使得该模型能很好地拟合少量数据的同时又具备较好的泛化能力 在迁移学习任务中，需要事先定义一组源数据集合，使用该集合训练得到预训练好的模型，该模型具备了源数据集合中的一些知识，在目标数据集合上微调该预训练的模型，使得模型能够很好地完成目标数据集合定义的任务，即完成了迁移学习 由于深度学习模型结构复杂，在NLP领域中迁移学习不够成熟，不知道如何进行迁移、迁移模型的哪个结构部分、源数据集合与目标数据集合之间需要满足怎样的关系。 本文以CNN文本分类任务为例进行描述，总结一下迁移学习在NLP领域文本分类任务中的一些经验。 在文本分类任务中的迁移学习，例如源数据集合为新闻文本的分类（数据量大），目标数据集合为短视频标题分类（标注的数据少），通过预先训练的新闻分类模型，在短视频标题分类任务上进行模型（Embedding层、卷积层
上一篇给大家介绍了深度学习在医学影像上分类的应用案例，这一篇我将分享深度学习在医学影像上关于图像重建及后处理，图像标注，图像配准，图像超分辨率和回归的应用。 》-2016年 摘要：在各种医学应用中，包括对齐两个或更多图像的三维图像配准是从诊断到治疗的关键步骤。 我们在两个3-D / 3-D医学图像配准示例中展示了不同挑战性质的人工智能体，在准确性和鲁棒性方面大大优于几种最先进的配准方法。 ? 一个例子是扩散磁共振成像（扩散磁共振成像），这是一种在神经影像学领域具有突出应用的无创微观结构评估方法。 我们表明，长的扫描时间需求主要是因为经典数据处理的缺点。我们展示了如何应用深度学习，即基于人工神经网络领域最新进展的一组算法，减少扩散MRI数据处理到单个优化步骤。
计算机视觉的底层，图像处理，根本上讲是基于一定假设条件下的信号重建。这个重建不是3-D结构重建，是指恢复信号的原始信息，比如去噪声。 以前最成功的方法基本是信号处理，传统机器学习也有过这方面的应用，只是信号处理的约束条件变成了贝叶斯规则的先验知识，比如稀疏编码（sparse coding）/字典学习（dictionary learning 注：局部极值密集地应用于特征图，能够保持图像分辨率。 在训练时，在全分辨率下最小化损失函数。这意味着，仅处理大量下采样数据的低分辨率流，仍然可以学习再现高频效果的中间特征和仿射系数。 ? 下面可以从一些例子看到各个改进的效果。 S被模型化为多通道（R，G，B）数据而不是单通道数据，以增加其在颜色增强方面的能力，尤其是处理不同颜色通道的非线性特性。 如图是网络的流水线图。
生成对抗网络是一项非常基础的技术，医学图像则是一个非常重要的应用方向，当前GAN在医学图像中陆续也有了一些比较重要的应用，本次我们来简单给大家推荐一些图像生成的工作。 作者&编辑 | 言有三 1 基础数据仿真GAN 医学图像领域数据获取和标注成本非常高昂，因此对数据的仿真有非常大的需求，基本的DCGAN模型已经被用于各类任务的数据增强。 Springer, Cham, 2017: 3-13. 4 三维生成GAN 医学图像数据本质上是三维的，前面介绍的一些工作大多是二维切片图像的仿真，这里我们再介绍一些三维仿真GAN的工作，相比于二维图片生成计算复杂度更高 我们推出了相关的专栏课程《深度学习之图像生成GAN：理论与实践》，《深度学习之图像翻译GAN：理论与实践》，感兴趣可以进一步阅读： 【视频课】CV必学，超6小时，2大模块，循序渐进地搞懂GAN图像生成！ 总结 本次我们介绍了基于GAN的医学图像生成与数据增强中的典型应用，从事医学相关方向的朋友可以通过阅读这些文章进行初步了解。
在一般的识别问题中，输入层代表特征向量，输入层的每一个神经元代表一个特征值。 在图像识别问题中，输入层的每一个神经元可能代表一个像素的灰度值。 为了做图像识别，通常需要不止一个的特征映射，因此一个完整的卷积层包含若干个不同的特征映射。下图中是个三个特征映射的例子。 在实际应用中CNN可能使用更多的甚至几十个特征映射。 三，卷积神经网络的应用 3.1 手写数字识别 Michael Nielsen提供了一个关于深度学习和CNN的在线电子书，并且提供了手写数字识别的例子程序，可以在GitHub上下载到。 3.3 医学图像分割 Adhish Prasoon等人在2013年的文章“Deep feature learning for knee cartilage segmentation using a triplanar 三个2D CNN分别负责对 xy xy, yz yz和 xz xz平面的处理，它们的输出通过一个softmax层连接在一起，产生最终的输出。
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当前深度学习在图像处理领域的应用可分为三方面:图像处理(基本图像变换)、图像识别(以神经网络为主流的图像特征提取)和图像生成(以神经风格迁移为代表)。 图9b FSRCNN与SRCNN的质量及效率对比 二．深度学习中的图像处理应用 当前深度学习在图像处理方面的应用和发展主要归纳为三方面:图像变换、图像识别和图像生成，分别从这三方面进行介绍: 2.1 本文第二部分简要分析深度学习技术在图像处理领域的主要应用，按照不同功能划分为图像变换、图像识别和图像生成三个领域。 图像变换是图像处理最简单、基本的操作；图像识别是计算机视觉的重要分支研究领域，目的是达到深度学习图像识别网络识别精度和效率的提升，实际应用于人脸识别和遥感图像识别等方面；最后概述了图像生成应用的几个分支 图像处理领域是深度学习和机器视觉领域重要的研究分支，相信在未来必将得到蓬勃的发展。本文涉及的图像和代码可在github.com/asbfighting/中下载和访问。
2018年5月10日，全球人工智能产品应用博览会在苏州国际博览中心成功举办，大会发布了创业邦《2018中国人工智能白皮书》及《2018中国人工智能创新成长企业50强》榜单。 本届全球智博会由国家科技部、国家工信部、江苏省人民政府指导，苏州市人民政府主办、苏州工业园区管委会承办，大会主题为“智能体验·智慧生活”，聚焦人工智能产品应用领域，力求呈现最前沿、最尖端的人工智能产品和科技成果 ，意在通过全球智博会这个平台，汇聚人工智能领域在全球的高端人才、技术和产品，活跃产业氛围，沟通企业桥梁，交流创新思想。 达观数据的文本智能处理平台准确高效的文字处理表现，入围创新50强榜单是实至名归。达观数据从成立至今，一直致力于为企业实现文本自动化处理，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。 创始团队在文本挖掘领域已有10余年积累，多次斩获国际数据挖掘最高级别竞赛ACM KDD 和CIKM的世界冠亚军大奖，拥有30多项国家发明专利，并获得国内著名投资机构真格基金和软银赛富的多轮投资，成文中国文本智能处理领域的领跑者
、光热响应、磁热响应、pH 响应、离子强度响应和化学响应的水凝胶基微纳米马达的研究现状，并通过介绍微纳米马达在医学领域的潜在应用让读者了解这一新兴学科的最新进展。 水凝胶的透明特性 ▍“微纳小医生”在医学领域大展身手 人送外号“微纳小医生”的微纳米马达在生物医学领域，能够做什么呢？ ，并且介绍了其在医学领域的具体应用，首先是热响应的微纳米马达。 在应用领域上，微纳米马达作为一种新兴的动态平台，在精准医学、微创医学等方面具有广阔的应用前景。 大量的概念性递药和微型手术实验证明这类微型机器人很有希望成为下一代先进的动态治疗平台。 然而，当前的微纳米马达仍然亟需开发一个完全生物相容的体系，使其在生理环境下具有良好的运动能力并在特定位置展现出所需的功能，以更加满足实际生物医学领域应用的要求。
引言：在人工智能和大数据领域，可口可乐可能比一般传统大公司要跑得快一些，7项应用成果可见一斑。 可口可乐继续增加利润的唯一途径是利用人工智能等技术，而不是与Tillies这些博客进行合作。我们惊喜地发现了人工智能和大数据的一些有趣应用。 1. 我们可能倾向于认为你不一定需要人工智能来做出这些类型的决策，因为你所需要做的仅仅是使用传统的查询方法来聚合数据，或许真的如此，然而，他们也使用一些自然语言处理工具来搜索互联网，看看人们对他们的口味创造的评价 这一过程花费了大约一秒钟的时间来处理图像，而这些努力的成功使这项技术成为“可口可乐北美网络推广的核心组件”。 4. 自拍机器学习 阅读产品代码并不是可口可乐为计算机视觉所做的唯一妙用。 来源:SupplyChain247 现在，可口可乐公司可以将这款应用程序部署到该领域的所有合作伙伴中，他们现在可以更轻松地管理全球各地的1600万台冷饮售卖机的订单。
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