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。
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”。
我们不能把新的算法、数据都放在自己的腰包里。如果中国未来想做好AI，一定要打开这个壁垒。在安全的前提下，医生团队奉献数据，算法团队奉献算法，在一个公开公平的情况下，大家互相交流才能够碰撞出更多的火花。
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？
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。
医学影像数据是非常珍贵的资源，收集和标注要耗费很大的人力和财力。今天这篇文章我将分享目前为止做过的医学影像诊断的一些公开数据集。 1、数字视网膜图像的血管提取（DRIVE）数据库 DRIVE数据库用于研究视网膜图像中的血管分割，由40组图像组成。下载地址：http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/download.php
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。
几乎所有在研究期间发表的医学影像AI算法性能的评估实验，都是为验证技术概念的可行性而设计，没有对AI算法在实际临床环境下的性能进行严格验证。
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”。
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
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。
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。
【新智元导读】本文是美国国家研究院健康临床中心（NIH-CC）吕乐在GTC DC上的演讲整理，主题有关利用深度学习和深度神经网络进行医学影像分析。 放射医学中的深度神经网络：预防和精确医学的角度 深度
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。
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。
随着人工智能技术的不断发展，深度学习在医学影像诊断领域的应用日益广泛，其强大的特征提取能力和高效的学习机制为医学影像诊断带来了革命性的突破。
旧金山医疗保险公司Clover Health完成1.6亿美元C轮融资 近日，医疗保险公司Clover Health宣布已经完成了由Greenoaks Capital领投的C轮融资，融资金额达1.6亿美
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
在AI与深度学习逐渐发展成熟的趋势下，人工智能和大数据等技术开始进入了医疗领域，它们把现有的一些传统流程进行优化，大幅度提高各种流程的效率、精度、用户体验，同时也缓解了医疗资源的压力和精确度不够的问题。
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。
时常会听到圈内的朋友抱怨"学不动了"。确实如此，前端技术的横向发展和迭代速度实在是太快了，然而人的精力却是有限的，在中高级的技术进阶阶段，广撒网式的学习方式往往会适得其反。那些调侃程序员的中年危机的段子，说不好哪天真的变成了现实，那么前端er到底该如何构建自己的技术护城河？
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
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#
【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
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。
近日，2018中国医学人工智能大会暨第一届人工智能雁栖高端论坛在中国科学院大学雁栖湖校区举行。来自全球的20多位专家学者、医生和产业界代表齐聚一堂，围绕人工智能+医疗、医学图像分析、机器学习等热点领域开展了历时两天的深入交流与探讨。
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。
肺部疾病是威胁现代人健康的重要疾病之一，如何使用快速且廉价的方法对肺病进行诊断是医学界的重要课题。 随着深度学习方法的兴起，世界各地越来越多的研究员在尝试用深度神经网络模型对医学图像进行分析、解释，获得可靠的诊断结果。 目前规模最大的肺部X光数据库ChestX-ray14 是由NIH研究院提供的，该数据库包含 14 种肺部疾病（肺不张、变实、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维变性、积液、肺炎、胸膜增厚、心脏肥大、结节、肿块和疝气）的 10 多万张 X光前视图（约42G），研究人员对数据采用NLP方法对图像进行标注，1-14类分别对应14种肺部疾病，第15类表示未发现疾病。据称，该数据库标注准确率超过90%。
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
在这篇教程中，我们将构建一个深度学习模型，用于医学影像识别和疾病预测。我们将使用TensorFlow和Keras库来实现这一目标。通过这个教程，你将学会如何处理数据、构建和训练模型，并将模型应用于实际的医学影像识别和疾病预测任务。
「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。
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：
“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。
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
【新智元导读】斯坦福大学医学院与 Langlotzlab 合作创建的一个 PB 级的大型医疗影像数据集 Medical ImageNet 最近发布，从官方网页的介绍中可以看到，该数据集包含近万张临床X光片，以及超过440万斯坦福的检测即将公开。如此大规模的医疗数据集有望解决医疗影像数据不足问题，助推利用机器学习分析医学图像方面的进步。 Medical ImageNet 这是一个PB级规模的，基于云，多机构，可搜索，开放的诊断影像研究库，目的是开发智能影像分析系统。 主要目标 数据转移/联合/诚实中介者（ho
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。
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。
【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。
“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
作者：Cecilia 【新智元导读】腾讯觅影迎来重大升级，从医学影像应用扩展到腾讯AI Lab技术支持的AI辅助诊断，并全面落地河北省。此外，本周腾讯市值超5000亿美元，成为了首个突破5000亿美元市值关口的亚洲公司，仅次于苹果、谷歌、微软、亚马逊、Facebook。据CNBC报道，腾讯今年股价上涨127%，游戏是其收入最大来源。 腾讯觅影升级 支持AI辅助诊疗 本月23日，腾讯首款将AI技术运用到医疗领域的产品“腾讯觅影”迎来重大升级，从医学影像应用扩展到腾讯AI Lab技术支持的AI辅助诊断，同时全面
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
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
【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。
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