依赖成像数据的医学领域包括放射学，病理学，皮肤病学和眼科学，这些领域已经受益于AI方法的应用。比如在放射学中，有经验的医生一般通过视觉来评估医学图像来检测，表征和监测疾病。 AI在医学成像中的两种方法 ? 目前有两类AI方法被广泛应用到医学图像中。 第一种是人工特征工程，这些特征是根据数学方程（如肿瘤纹理）来定义的，可以通过计算机程序来量化。 其他架构，例如U-net，是专门为医学影像而设计的。
言归正传，上次我们聊过《人工智能时代，医生都要失业了？》，答案当然是否定的。医学在很大程度上来说是经验科学，实际上，医生对疾病的把控性是有限的。 人工智能基于大数据的深度学习，在一定程度上来说也只是医生知识及经验的延展，人工智能代替不了人的创造性。 换句话说，目前的人工智能是一种较弱的智能，其主要应用于基因测序、辅助诊断、医学影像、药物研发等方面。 今年8月份，腾讯公司发布了AI医学影像产品——腾讯觅影，同时成立了人工智能医学影像联合实验室，并启动全球首个应用AI医学影像的食管癌早筛项目的临床预试验。 目前，像电影大片里的高端医学人工智能目前还难以做到，路漫漫，还需要IT人士及相关学科多努力，相信未来会更好！ 本文图片来自网络 ，文字内容原创，欢迎大家继续关注U医社，下次我们聊聊手术机器人。
领8888元新春采购礼包，抢爆款2核2G云服务器95元/年起，个人开发者加享折上折
瑞典科学家们认为人工智能能够帮助人们死后成为拥有“完全意识的复制品”，不仅的将来，“永生”将成为可能。 瑞典殡仪馆Phoenix目前正在寻找那些愿意用自己去世亲属进行试验的志愿者。 这并不是科学家们第一次提出以人工智能的方式实现人类的永生。 未来学家Michio Kaku博士认为，我们很快就能够将我们的思想上传到机器中，让人们能够与逝去的爱人或者家人进行交流。 马斯克此前对AI充满担忧，他表示，“我认为，如果我们能够有效地与人工智能融合，比如改善皮层和你自己的数字复制品之间的神经联系（已经存在但只是带宽问题），你就成为一个人工智能共生系统。” 他认为，“到2050年，夫人和名人将首先实现永生。大多数中产阶级和部分工薪阶层或将在2060年承担得起永生的费用。而到2060年在90岁上下的人也能实现永生。
作者：Arya 医学图像AI（博士）在读，研究方向为unsupervised deep learning; multi-modal; PET-CT. 从科研来看，深度学习在医学图像分割的传统应用上，如分割、配准等已经有疲软之势，基本都是用U-Net糅合来去。 MICCAI是医学图像领域顶级会议，从MICCAI 2019来看，大部分paper还是用U-Net/FCN的各种改变版本，或者加个GAN。 值得注意的是，医学图像处理，一直是一个学界业界联系紧密的领域。 其中联影智能是联影（国内最大的影像设备公司之一）旗下公司，由医学影像领域内最大牛的人之一沈老板带队，有巨大资源优势；商汤是炙手可热的人工智能公司；腾讯不用多讲。
Sample Input 2 1 2 Sample Output 2 7 分析： 折线分平面（hdu2050） 解析：根据直线分平面可知，由交点决定了射线和线段的条数，进而决定了新增的区域数
他还说，人工智能使得机器人有能力通过与外界环境交互来解决问题。 人工智能医学专家 现在看来，按照人工智能的这种发展态势，人类最高级的智力游戏围棋终于有可能人类被机器战败! 人工智能的快速发展必然对未来的医学产生深远影响。例如，前面提到的基于大数据之上的深度学习和增强学习等技术完全可以用于更广泛的医学领域，发展成为人工智能医学专家。那人工智能到底是什么技术呢? 未来的医学人工智能，除了更大规模地存储、识别、积累来自更广泛的医学知识(医学大数据)外，还能够主动地学习临床诊疗方法。 当然，人工智能医学专家除了具备基于规则的推理能力外，还会有主动思考的能力，以及基于系统化的复杂算法的分析、决策和优化决策的能力，使得人工智能医学专家能够正真得到人类的信赖并正真应用于临床。 即使这样，要实现上述的目标，现在看来还要走相当的路，但技术上必然要应用到医学大数据技术和更多的、更具创新性的数据挖掘技术、人工智能等技术。我们可以期待，新一代的人工智能医学专家迟早会到来的。
杭电 OJ2050-2059 写在前面 本文记录了刷杭电 OJ2050-2059 的过程和一些想法，代码仅供参考！ ---- 2050 折线分割平面 Problem Description 我们看到过很多直线分割平面的题目，今天的这个题目稍微有些变化，我们要求的是 n 条折线分割平面的最大数目。
这篇综述提供了关于医学人工智能发展的简明概述，阐述了一项为期两年的工作（该工作跟踪和分享医学人工智能的关键发展事件，https://doctorpenguin.com），分析了AI用于医学图像的前瞻性研究和进展 ，提出了几个医学与人工智能研究途径的新观点，包括非图像数据源、非常规问题公式和人工智能协作，最后讲到了AI的技术问题以及伦理学挑战（fig1）。 为了建立对医学人工智能系统的信任，需要更强的报告透明度和验证标准，包括对临床结果影响的演示。 3 未来的挑战 尽管取得了惊人的进步，医学人工智能领域仍然面临着重大的技术挑战(fig3)。 人工智能与人类协作的方式值得进一步探索。目前医学人工智能仍然存在重大的技术和伦理问题，但当这些关键问题得到系统性解决后，有理由相信AI将会彻底改变医学发展的未来。
此外，人工智能系统对心脏病的判断是基于对患者视网膜的扫描——一种已知的为人们的心脏健康提供线索的方法——几乎和传统的血液测试一样准确。 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。 谷歌的视力测试使用了一种名为机器学习的人工智能，它试图教计算机系统如何通过将大量数据输入到算法中来做出决策。 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) ?
整个医疗保健链中的利益相关者正在寻求将人工智能(AI)纳入其决策过程。从早期药物开发到临床决策支持系统，已经看到了AI如何提高效率和降低成本的示例。 此外，讨论了在任何AI框架中集成各种类型的数据以限制偏差，提高准确性并为医学的跨学科性质建模的重要性。 ? 1 从实验室到临床的AI应用 近年来，人工智能技术在医疗保健研究中的使用急剧增加。 这些发展共同为AI创造了新颖而令人兴奋的机会，可以在多个阶段积极影响医学领域。 ? 图1人工智能在医疗领域中的应用。 毫不奇怪，人工智能研究人员已经利用这些数据使用线性模型和神经网络创建了预测模型，用于各种患者护理问题，例如患者再次入院或发生特定医疗事件的风险。 除了DL，线性模型对于在医学中采用AI也是必不可少的。 总体而言，人工智能已经在医学的各个领域取得了长足的进步，从药物发现到临床决策。我们认为，只有在我们继续优先重视生物学理解和数据/模型多样性以及预测性能的前提下，这些进步才会继续增长。
lukeoakdenrayner.wordpress.com/2016/12/27/the-three-phases-of-medical-ai-trials/ ---- 在一篇最近的博文中，我探讨了如何批判性地理解医学人工智能研究 我认为我们在医学人工智能研究中有一个很相似的进程，因为我已经发现几乎所有的研究都可以适应几个明确的类别。 ---- 人工智能试验 从人工智能试验框架反映出其他临床试验的结构是有意义的。这三个阶段的概念是常用的、直观的，并且可能在一定程度上弥补医学和人工智能研究员之间的理解差距。 阶段III对于一个特别有效的系统的实验可能比阶段II研究创建的人工智能模型更小。 也就是说，我个人认为，第一个III期人工智能系统试验必须取得压倒性的结果，以战胜医学研究中保守的偏好。 我们每周可以看到出版的五到十篇医学人工智能的论文，但我们只能看到一次第II阶段的试验。 再泼一点冷水，根据估计，一般药物从实验室到投入市场平均需要经历多于十年，花费超过十亿美元。
既然我们快到2020年底了，让我们来猜测一下智能手机和个人电脑在未来30年内的发展趋势，并为2050年个人通信技术的发展奠定基础。 到了这个时候，PC机完全是虚拟的，语音通信与所有其他通信类型完全混合，人工智能过滤优化你的时间。你和别人之间的很多对话，都是通过人工智能来模仿别人，然后总结讨论的内容。 这些人工智能将接受充分的培训，以模仿你是谁，可以做许多，如果不是大多数，你目前执行的重复任务。 2050 这十年将我们带到许多人认为奇点将首先发生的地方。 你通常不会告诉或关心你是在和一个真实的人或是一个人工智能，你的大部分互动现在都会发生在数字人工智能代理上。 在这里，智能手机已经不复存在，因为通信与嵌入式技术解决方案是固有的。 In short, in the 2050s, you become the smartphone.
Topol 的「高性能医学」综述论文，文中认为医学领域内 AI 的发展目标是人类智能与机器智能的结合。 ? 有标注大数据的使用以及显著提升的计算能力和云存储实现了人工智能在各行各业的应用，尤其是其中的深度学习子类别。 在医学领域，人工智能开始在三个层面产生影响：临床（主要是通过快速、准确的图像解读）、健康系统（通过改善工作流程和降低医疗错误的潜力）、病人（让他们能处理自己的数据，从而提升健康状况）。 然而，在医学领域，人类与人工智能（AI）的整合才刚刚开始。 从更深层次看，医疗保健领域存在显着的长期缺陷，正是这些缺陷导致其回报越来越低。 临床医生使用的人工智能 几乎每种类型的临床医生（从专科医生到护理人员）未来都将会使用 AI 技术，尤其是深度学习。
给你一个整数 n ，表示有 n 节课，课程编号从 1 到 n 。 同时给你一个二维整数数组 relations ，其中 relations[j] = [pre...
文章目录 1 图像和数字图像 2 图像分类 2.1 简单分类 2.2 传感器分类 2.3 维度分类 3 图像处理流程 4 医学图像 1 图像和数字图像 数字图像： 被定义为一个二维函数，f(x,y)， 图像数据： 生活中是二维的，医学上通常还有3维和4维的。比如在关注心脏跳动的时候，不仅关注其三维结构，还要关注时间轴变化。 三维图像：一个像素描述成一个体素。 医学图像中常用的是dicom 2 图像分类 2.1 简单分类 （1）二值图像：包含两个值，通常为0、255 （2）灰度图像： 0-255灰阶，更能表现自然界图像形态。 4 医学图像 （1）CT图像： 骨结构、组织结构（不太清晰） （2）MRI（核磁共振）图像： 清晰看到除了骨结构之外的一些软组织，更能描述人体软组织结构。
受疫情影响，青年团聚版块设置了“百城连线”环节，参加 2050 大会的全球青年，在 4 月 23 日晚可连线到 2050 大会现场的云栖厅，在这里实现青年团聚。 开源的朋友们，如果你会前来参与本次的 2050 大会，请一定不要错过这次的聚会。 ? 开源人团聚 https://2050.org.cn/reunion/20492/ DATAWHALE开源学习团聚 https://2050.org.cn/reunion/21045/ 云原生开源团聚 https://2050.org.cn/reunion/20702/ 互联网社区运营人团聚 https://2050.org.cn/reunion/20410/ SOLID中文社区团聚 https:/ 作为一个形容词的 2050 ? 春天来了 夏天还会远吗？暑期 2021 参与全指南 ?
原文题目：A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Towards Medical XAI 摘要：近年来，人工智能尤其是机器学习在从图像处理到自然语言处理等多项任务中表现出了显著的效果 我们进一步探讨了可解释性在医学领域的应用，说明了可解释性问题的复杂性。 原文地址：https://arxiv.org/abs/1907.07374 作者：Erico Tjoa
记者 | 仲培艺 7月22-23日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团&蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。 同时，对于实验室正在进行的一项新举措——尝试将机器学习和人工智能转化到医学的运用上，我们也感到非常兴奋。为此，我已经开始建立一个针对健康方面的数据、算法与系统的研究中心。 CSDN：在将机器学习以及其他人工智能技术应用到生命与医疗科学这条路上，您和您的团队做了哪些工作及部署？人工智能在医学战场上面临哪些挑战？谈谈机器学习在个性化医疗等医疗手段当中的应用？ Fei Sha：具有开拓精神的肿瘤专家，同时也是精准医学领袖David Agus博士带领着一支来自Lawrence J. Ellison转化医学研究院的团队。 此外，正如我在上文中提到的，人工智能系统通常只是某个复杂系统或进程中的一个小部分。那么，如何确保人工智能系统与其他组件顺利协作，是将人工智能推向实践和产品环节的关键步骤。
本文介绍克利夫兰诊所Feixiong Cheng教授团队发表在PLOS MEDICINE的工作：作者利用基于拓扑的K-means聚类方法对来自一般人口统计学、超...
今天将给大家分享医学图像常见图像增强算法。
一站式医学人工智能开放创新服务平台，涵盖数据管理、标注，算法训练、评测、应用全流程
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
