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。
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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。
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。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本书的目的是考虑到医院在使用人工智能支持的检测程序准确诊断各种疾病方面的最新进展。 这本书的目的是考虑到医院在使用人工智能支持的检测程序准确诊断各种疾病方面的最新进展。本文研究了最近在医学成像处理领域工作的著名研究人员和临床医生支持的疾病检测技术。 在本书中，将介绍各种人工智能方法的集成，如软计算、机器学习、深度学习和其他相关工作。结合利用AI的真实临床图像。本书还包括关于机器学习、卷积神经网络、分割和深度学习辅助的二分类和多分类的几章。 https://iopscience.iop.org/book/edit/978-0-7503-4012-0 关键特性： 实现机器学习辅助的疾病检测 实现基于CNN(卷积神经网络)的医学图像分割和评估
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。
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。 我们需要新的个人健康数据所有权模式、高度安全的数据平台和政府立法（正如爱沙尼亚已经实现的那样），这样才能应对迫在眉睫的安全问题，否则 AI 在医疗领域的发展就会遭遇阻碍或失去机会。
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。
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
纳百家之言，融万端思辨，旨在打造中国人工智能领域产、学、研紧密结合的高端前沿交流平台。 大会开幕在即，CSDN独家采访到南加州大学副教授、Zohrab A. 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。
2018年7月20日，中国医学装备人工智能联盟成立大会暨医学装备人工智能峰会在苏州举办。工业和信息化部副部长辛国斌出席大会并作重要讲话。 辛国斌表示，成立中国医学装备人工智能联盟意义重大，要着眼未来，把握机遇。 医学装备是人民健康的重要物质保障，医学装备与人工智能融合发展，将筑起未来医疗领域发展战略高地。 辛国斌指出，医学装备人工智能发展要在推进中完善体系，强化协同协作。 辛国斌强调，联盟肩负医学装备人工智能发展重任，要登高望远，脚踏实地。一是着力促进协同创新，要推动构建关键共性技术创新体系，积极参与医学装备人工智能全球研发。 中国医学装备人工智能联盟由工业和信息化部、国家卫生健康委指导，中国医学装备协会联合北京协和医院等11家单位共同发起，旨在落实人工智能发展规划、“互联网+医疗健康”等国家战略，构建政产学研用金合作体系，推动人工智能与医学装备融合发展
Topology Aware Fully Convolutional Networks For Histology Gland Segmentation
医学图像 医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像，它是由一组图像元素——像素（2D）或立体像素（3D）组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征，它能将数值映射到不同的空间位置上。 像素的数量是用来描述某一成像设备下的医学成像的，同时也是描述解剖及其功能细节的一种表达方式。 ，分别为DICOM（医学数字成像和通讯）、NIFTI（神经影像信息技术）、PAR/REC（Philips磁共振扫描格式）、ANALYZE（Mayo医学成像）、NRRD（近原始栅格数据）和MNIC 现代神经影像学技术 它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式 PET是正电子发射断层显像（Positron Emission Tomography）的缩写，是一种先进的核医学影像技术；CT是计算机断层摄影术 Dicom 它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式，可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。
［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。 演讲从全局整体背景上介绍了人工智能技术与临床医学结合以后已经取得的成果，未来的发展前景和美好展望以及实际中碰到的一些核心挑战。 一、人工智能、机器学习、深度学习概念 什么是“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”？这三个概念现在的媒体经常会混为一谈，使大家一头雾水。 人工智能概念 从40年代末到50年代初，由于计算机的发明和逐步使用，人们想象，如果有了强大的运算能力，是否可以产生一种智能的程序，从而逐渐替代一部分人的工作。这个想法掀起了“人工智能”的热潮。
多组学技术和人工智能算法的同步发展推动了癌症精确医学的发展。 目前大多数食品和药物管理局批准的临床肿瘤学AI应用程序主要用于解析医学影像数据。医学成像领域的快速发展促使人们需要研究图像特征、分子特征和临床结果之间的关联。 目前已探索了人工智能策略，将成像特征集成到多组学数据源中，并为医学研究开辟了新方向。大量证据强调微生物群在癌症中的关键作用，微生物组已成为癌症研究中越来越受关注的领域。 基于人工智能的多组学分析在癌症精准医学中的应用癌症治疗的前提是准确诊断癌症亚型并提出最佳治疗策略，以延长患者的生存期。 目前，人工智能算法可以集成来自多个平台的数据，包括基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学、病理学、放射学等，以更准确地识别癌症亚型，并为预测癌症预后和治疗反应提供强大的工具。
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