Rekognition将联合亚马逊Amazon Comprehend Medical 医学语言处理服务，以更有效的方式抽取医学图像中的个人健康信息（PHI）。
王立威教授作为首位获得AI's 10 to Watch奖的亚洲学者，同时也是LUNA和天池AI医疗大赛冠军队导师，从人工智能研究者的角度出发，为500多位资深医疗人工智能人士做了120分钟的深度分享和学员互动问答。 王立威教授指出，只满足把自己定位于一个人工智能研究者来看待医学影像问题，将图像识别技术单纯地嫁接到医学影像原有的系统上，即便数字结果看起来不错，但距离“好用的产品”依旧非常遥远。 嘉宾介绍： 📷 王立威：北京大学信息科学技术学院教授 王立威教授在机器学习领域发表论文100余篇，2011年入选人工
来源：中国图像图形学报、极市平台本文约11000字，建议阅读15+分钟本文回顾并简要总结了近20年国内医学影像人工智能发展进程中的重要事件。 本文回顾并简要总结了近20年国内医学影像人工智能发展进程中的重要事件，包括国内主办的医学影像人工智能知名国际和国内会议、《中国医学影像AI白皮书》的发布以及国内同行在新冠肺炎COVID-19期间的贡献。最后，我们展望了国内医学影像人工智能领域未来的发展趋势。 在过去20年里，医学影像技术、人工智能技术以及这两项技术相结合的临床应用都取得了长足发展。中国在该领域的研究也
大家好，文摘菌又来搞事情啦~? 本周四晚，大数据文摘联合六禾创投，三场公开课，一！起！来！? 三位公开课嘉宾分别来自六禾创投被投公司华院数据、简寻、聚宽，公开课主题跨越深度学习医疗影像识别、社交网络数
“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向，81个子课题 上期介绍了机器人
2018年05月07日，以“耕耘数据、融合发展”为主题的2018年度数据科学研究院（以下简称“数据院”）RONG教授座谈会于双清大厦拉开帷幕。数据院院长俞士纶、副院长王建民、执行副院长韩亦舜出席此次座谈会，与来自不同学院的六位RONG教授齐聚一堂，就数据科学领域的教学及科研工作进行了交流、探讨及展望。
医学影像学Medical Imaging，是研究借助于某种介质（如X射线、电磁场、超声波等）与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，供诊断医师根据影像提供的信息进行判断，从而对人体健康状况进行评价的一门科学，包括医学成像系统和医学图像处理两方面相对独立的研究方向。
医学影像是医疗数据最密集的领域，医疗数据中超过80%来源于医学影像，人工智能技术已经应用在医疗行业多个领域，但医学影像是应用最成熟的领域之一。深度学习算法模型的训练需要海量数据支撑，医学影像由于其数据密集的特性，让以深度学习为代表的人工智能技术有了广阔的发挥空间，而其中又以X光、CT等类型影像的识别分析最为成熟。
在医改大政策风向标的背后，是资本逐鹿试水，商业试错。互联网+医疗成为构建新时代下智慧医疗的生态圈。但是，医疗信息化就等于真正的智慧医疗吗?或者说只是智慧医疗的基础?若论更加务实的智慧医疗则是在信息化基
但是在AI的诊断结果逐渐接近专业医师之后，AI诊断使用的医学影像数据又该如何处置呢？
医学影像作为医学诊断的基石，一直是医学领域中的重要组成部分。近年来，随着机器学习技术的不断进步，机器学习在医学影像中的应用逐渐取得了显著的突破，为医生提供了更准确、高效的诊断工具。本文将深入探讨机器学习在医学影像领域的突破与部署过程，通过实例演示，详细解释相关代码，并介绍数据处理的关键步骤。
【新智元导读】中金公司（CICC）此前发布的人工智能相关领域证券研究报告指出，数据获取、数据标注和跨学科人才积累已经成为医疗影像识别进一步推进的三个关键点。深睿医疗 CEO 乔昕更犀利地指出：“目前应用人工智能对某些症像的识别取得了进展， 但是此项技术不论在国内还是国外都还没有开始大规模的临床验证，甚至缺乏验证的技术和科学方法。 ”来自医学界的多位专家则表示，“来自临床的需求是医学影像发展的动力”、“医疗 AI 产品也是医疗产品，是医疗产品就要遵循临床指南和医学路径，不然就不会被医生接受”。 三大难点：数据
论文作者：黄雨灏，杨鑫，刘恋，周涵，常澳，周心睿，陈汝锶，余俊轩，陈炯权，陈超宇，池昊哲，胡歆迪，刘思菁，范登平，董发进#，倪东#
11月4日，为期2天的腾讯数字生态大会在湖北武汉落下帷幕。 40+行业专场深度解读，100+前沿科技成果亮相，150+创新服务全景呈现，300+大咖嘉宾思维碰撞……腾讯数字生态大会汇聚了全球智慧洞察产业新机遇，描绘云、AI、大数据等关键技术发展蓝图，展示腾讯最新研究成果及战略规划。 大会上，腾讯安全云鼎实验室提出的云安全相关议题成为行业共同关注的焦点。随着云计算的发展，云上安全成为各行业绕不开的重要议题。企业在当下数字经济环境中想获得高质量发展、提高效能，数字化是必经之路，而“上云”是其中的关键步骤和大势
专注于超声人工智能动态医学影像分析的初创公司深至科技在上周宣布完成B轮亿元级融资。
「AI医疗」专场将以“后深度学习时代的医疗变局”为主题，设立“医学影像AI”、“医疗大数据”、“医疗机器人”三大环节，分别邀请三大领域的顶尖专家，阐述未来人工智能医疗的技术理念、产品逻辑和商业方法论。
在3D医学影像中进行物体定位的标准方法是使用分割模型对感兴趣的目标进行 Voxel 到 Voxel 的标注。虽然这种方法使模型具有很高的准确性，但也存在一些缺点。为医学影像生成 Voxel 级准确的标注是一个耗时的过程，通常需要多个专家来验证标签的质量。由于标注者之间的变异性，器官或病变的医学术准确的分割可能会出现结构边界不确定的问题，这可能会导致附近组织中包含无关信息或排除相关信息。即使有高质量的标签，分割模型在准确标记目标结构边界时可能会遇到困难，通常需要后处理来填充缺失的内部体积并消除伪预测目标。总之，这使得分割模型的训练成本过高，同时可能会限制下游诊断或分类模型的预测能力。
Centre Hospitalier Sud Francilien（CHSF）离法国巴黎市中心有28公里远，这家设有1000张床位的医院周日遭到了网络攻击，导致这家医疗中心只好将患者转移至其他医疗机构，并推迟手术预约。 CHSF为60万居民提供医疗服务，因此运营出现任何中断都可能危及危重病人的健康，甚至生命。 CHSF发布的公告解释：“针对计算机网络的这起攻击导致本医院的业务软件、存储系统（尤其是医学影像）以及与患者入院有关的信息系统都暂时无法访问。” 这家医院的行政管理部门尚未透露有关情况的进一步信息
随着医学科技的不断进步，医学图像分析在疾病诊断中的作用日益凸显。传统的医学影像学诊断主要依赖于医生的经验和视觉判断，但随着医学图像分析技术的发展，计算机辅助诊断已经成为现实。本项目旨在利用医学图像分析技术，提高疾病诊断的准确性和效率，为患者的健康提供更好的保障。
“去拍个片子吧。”这是去医院看病常常能听到的话。现代医学诊断越来越倚重影像，专业医疗科学网站估计：医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像。然而，即便设备产生了高精度的大量影像，针对这些数据的分析，现在主要还是靠人工完成，人都是要犯错的，所以误诊难以避免。这点中外概莫能避，从影像误诊人数来看，美国每年的误诊人数达到了 1200 万，中国每年误诊人数高达 5700 万。
目前数据科学已经广泛地应用到了各行各业中。从新兴的互联网产业到传统的工业、农业、能源、房地产、建筑、电子商务、文化、娱乐等多个行业领域，都在运用数据科学技术，改善自身业务的发展状态。
如果说过去四年是人工智能商业化进程的上半场，那么即将结束的2019年，已正式把这个行业领入至下半场。
医学影像是临床疾病诊断的重要方式，高效精准地从影像中识别出器官结构或病变，是医学影像学的重要课题之一。依据成像原理，医学影像可以粗略分为两类：
作为国内最早一批密集报道医学影像AI产学融合与医工交叉的媒体。2018年，雷锋网AI掘金志全程报道了从海外MICCAI、RSNA、CVPR到国内ISICDM、MICS等众多顶级大会，同时也是多个知名医学图像分析学术论坛的独家媒体与首席合作媒体。
现在的互联网智慧医疗系统拥有强大的技术优势，支持连接政府、医疗服务机构、医药研发与流通、康养等，构建医疗大健康产业云生态，助力数字化升级。【数商云】医疗系统平台开发服务商依托基础设施能力、人才优势与大数据、人工智能等技术积累，助力医疗大健康产业智慧化升级。我们拥有丰富的产品及解决方案，整合各大互联网技术渠道、视频和支付等产品及合作伙伴的产品服务，为互联网全医疗医药行业提供全流程的医疗大健康解决方案。基于【数商云】公司互联网技术与服务，建立机构与机构之间、机构与用户之间的强连接，助力全方位、全生命周期的智慧医疗管理系统大健康产业发展。通过构建全链条产业生态来打造开放式远程医疗系统平台，构建覆盖医疗、康养、医药、器械、流通、保险、服务等全链条的医疗大健康生态。
在上一期，我们讲述了列奥尼达带领勇士们捍卫家园，抵御侵略的故事，也充分理解了分布式对象存储Swift如何将数据均匀分布到不同的节点上。
最近，腾讯牵头的「医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台」正式通过科技部高技术研究发展中心的综合绩效评价。这个名字有些长的平台，三年前我们也介绍过一次。那时平台的建设刚刚开始。
记者 | 谷磊 近日，科大讯飞可谓喜报连连，除了日益蹿升的股价，技术方面的好消息也不绝于耳。8月7日，科大讯飞在其官方微信公众号上给外界传递了一封喜报，并附以“科大讯飞刷新LUNA医学影像国际权威评测世界记录！”这样振奋人心的标题。 提到科大讯飞，相信很多熟悉这家公司的朋友们会联想到它在语音识别、语义理解、机器翻译等领域的耕耘，但它究竟是什么时候涉足到计算机视觉和智慧医疗领域的呢？ 据AI科技大本营了解，讯飞早在2010年开始在视觉领域持续投入，2015年涉足智慧医疗领域，不仅将智能语音技术应用到了医疗
新的一期博士招生正式启动！本期我们将为大家介绍香港科技大学李小萌老师实验室招募博士后、博士生和研究助理的相关信息。 作为专业的全球人工智能信息服务平台，机器之心不仅可以提供前沿的科研动态，还能帮你找到合适的工作或进修机会。 本期的招募信息来自香港科技大学李小萌老师实验室，欢迎对深度学习、医学影像处理、计算机视觉感兴趣的同学踊跃申请。 学校简介 香港科技大学（HKUST）为环太平洋大学联盟、全球大学校长论坛、东亚研究型大学协会、亚洲大学联盟、中国大学校长联谊会重要成员，并获得了 AACSB 和 EQUIS 双
“犀牛鸟2020研学营”自7月10日开营以来，收到了来自海内外高校的700余位学生报名入营，并已完成了人工智能发展、AI IN GAME、机器人系列的线上课程学习。接下来还将陆续迎来在AI医疗、自然语言处理、自动驾驶、多模态AI以及产业基础研究方法及职业发展等系列的课程学习。7月16日（本周四）将是入营报名的最后时间，还未报名的同学们还可以加入，并通过“回看”功能学习前序内容并与其他同学一起开启后续研学营的学习讨论。 敲重点 最后入营时间：7月16日 24:00（北京时间） 入营方式：研学营课程免费线
香港科技大学李小萌老师实验室诚招多位博士后、博士生、以及研究助理，主要研究内容为深度学习、医学影像处理、计算机视觉等。 导师简介： 李小萌老师组致力于通过机器学习来赋能医学健康特别是医学影像领域的发展。在加入港科大前，她曾是斯坦福大学的博士后研究员，她曾获多项医学影像挑战赛冠军，MICCAI NIH奖。实验室研究方向包括医学影像诊断、预后、图像重建、图像生成以及基于半监督、弱监督、自监督、泛化性、联邦学习等算法研究。 李老师实验室与多家医院以及业界保持紧密的合作关系，包括广东省人民医院、浙江大学附属第二医
AI 科技评论消息， 10 月 26 日上午 8：30 分，由中国计算机学会（CCF）主办，福州市人民政府、福州大学承办，福建师范大学、福建工程学院协办的 2017 中国计算机大会（CNCC 2017
AI 科技评论按：如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴，设置相关的任务及采用合理的模型方法？医学图像分析中目标检测任务的普遍性，使得开发目标检测集成框架显得必要。
人工智能（AI）正在医疗保健领域取得巨大的突破，不仅改善了诊断和治疗的准确性，还提高了医疗保健的效率和可及性。本文将深入探讨AI在医疗保健领域的应用，包括医学影像分析、疾病预测、个性化治疗和医疗数据管理等方面的突破和创新。通过适当的代码示例和深入分析，我们将看到AI如何在医疗保健领域挽救生命并推动医学科学的进步。
【新智元导读】 随着国家关于人工智能和大数据国家战略扶持措施的相继落地，这一轮AI角逐将很快出现分水岭，医学影像AI可能迎来洗牌，高下很快有结果。由汇医慧影和斯坦福大学医学院Department of Radiation Oncology AI Lab联合发起的“中美医学影像人工智能前沿峰会”于12月2日-3日在美国硅谷召开，针对医学影像创新和AI场景落地以及AI临床需求融合问题进行深入探讨。本文带来最新干货分享。 受益于大数据和人工智能技术的发展，医学影像人工智能公司如雨后春笋般涌现，并迅速成为资本的宠儿
如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴，设置相关的任务及采用合理的模型方法？医学图像分析中目标检测任务的普遍性，使得开发目标检测集成框架显得必要。
做图像分割方向的朋友，一定都用过U-Net，或者做分割方向研究的朋友们，也许都有过魔改U-Net的经历。作为2015年MICCAI上发表的一篇论文，U-Net目前在谷歌学术的引用是11487次，几乎做分割的人人都会引用。
理论派希望解决深度学习“短缺”的部分，通过预先构建先验知识，在不过度依赖大数据的前提下，开发出一个可解释的、高精度、可解决诸多长尾问题的“智能模型”。
【新智元导读】4月18日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列讲座第四讲，深睿医疗首席科学家、美国计算机协会杰出科学家、IEEE Fellow俞益洲为大家介绍了目前计算机视觉的应用和落地，特别是在医疗影像方面的发展状况、遭遇的挑战、以及克服挑战的思路。最后和清华大学自动化系副教授、博导鲁继文以及知名天使投资人、梅花创投创始合伙人吴世春一起对计算机视觉的落地机会进行了畅想。
12月8日，25岁的大疆无人机相机部员工在家猝死，从入职到突然死去才过去5个月，引发舆论哗然；在这之前的10月20日，互联网保险大特保创始人兼CEO周磊突然去世，享年45岁。猝死早已不是什么新鲜话题，但年轻人猝死的发生仍然在震惊着社会。
导读：4月12日，2018中国“互联网+”数字经济峰会在重庆召开。当天下午的医疗AI分论坛吸引了众多国内顶尖的学术科研人士参与，中国工程院院士、国家消化病临床医学研究中心主任李兆申，中国医学科学院、北京协和医学院教授乔友林，中国人民解放军军事医学研究院信息中心主任赵东升等名家受邀发表演讲，腾讯技术工程事业群架构平台部总监朱建平也发表了题为“打开人工智能乳腺疾病诊断的黑盒”的演讲，全面介绍了腾讯在乳腺癌影像AI诊断方面的进展，以下为演讲实录。 各位嘉宾大家好，今天给大家分享下我们在乳腺癌影像AI诊断方面的
一、医学影像分割有助于临床工作 图像分割在影像学诊断中大有用处。自动分割能帮助医生确认病变肿瘤的大小，定量评价治疗前后的效果。除此之外，脏器和病灶的识别和甄别也是一项影像科医生的日常工作。CT和磁共振的数据都是三维数据，这意味着对器官和病灶的分割就需要逐层进行。如果都是手工分割的话，会给医生带来繁重的工作量。实际上，已经有很多学者提出了许多医学影像的分割方法，但由于医学影像复杂，分割目标多变，仍有很多自动分割问题等待解决。 近年来深度学习在计算机视觉的各个细分邻域都取得了出色的成绩，那么，深度学习如何帮助医
随着新一代人工智能技术发展，沃森、阿尔法医生等“机器人医生”正在逐步进入医院。它们的临床价值有多大？进医院“执业”面临几道槛？来自企业、高校、律所的专家对此进行了深入分析。 有望缓解我国医疗资源不平衡 国际商用机器公司（IBM）沃森授权运营商——杭州认知网络科技有限公司总经理华松鸳介绍，沃森是采用认知计算技术的超级计算机，能模拟人的思维逻辑，学习海量医学文献，具有自然语言理解能力，可以学习自然语言文本、医学影像等非结构化信息。IBM与纪念斯隆·凯瑟琳癌症中心（MSKCC）合作，为沃森输入44家美国医疗机
4月初，2019年国际医学人工智能论坛在上海举办。其中，智能化医疗器械监管分论坛尤其火爆，不大的会议室里挤满了听讲、拍照的人。可以看到的一个现象是，比起前两年的蒙头狂奔，医疗AI行业里的人开始慢下来听听“游戏规则”。
转眼已经到2017年的最后一周，大家是不是已经打算好元旦去哪里玩了呢？今年的冬天很冷，大家一定要注意身体，不要感冒了。 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。 📷 人工智能应用最为广泛的就是对图像的学习能
人工智能系统SE-DenseNet与增强核磁共振图像结合，可以在无创条件下为病患完成癌症分级。
近年来，深度学习被广泛应用在医学影像分析的相关任务上，并获得巨大的性能提升。众所周知，深度学习需要大量数据来拟合巨大的参数空间，然而在大部分医疗场景中，获取高质量的医疗数据、以及高质量的标注是相当困难的。因此，应对医疗数据小样本特性，充分挖掘医疗数据的结构化信息，成为近年来学术界关注的热点。本次分享就是针对这一背景的一些尝试，主要从挖掘医疗数据的独有特性提升分割性能以及利用医疗数据的结构化先验训练自监督模型等角度切入，以期为大家提供若干可以参考的思路。 报告时间：2019年7月23日 19:30-21:0
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