今天（2023.1.9） arXiv.CV 上有7篇医学影像处理与识别相关论文。不过粗略看来，医学影像类的论文，很多都是直接使用已有模型（甚至都不是最先进的模型），加以应用就可以了。 大量的医学研究已经证实，早期诊断和治疗的脑瘤一般倾向于有更好的预后。 深度学习技术经过多年的发展，在医学影像学中对脑瘤的分类方面已经显示出令人印象深刻和更快的结果，几乎没有人为干扰。 Technology and Science (INESC TEC)；波尔图大学等 论文链接：https://arxiv.org/abs/2301.02608 结直肠癌检测的全流程开发与验证 在过去的几年里，人工智能（AI 如今，应用深度学习（DL）方法从整个影像图像（WSI）中诊断癌症，引起很多研究小组的兴趣。 因此，我们提出了一个专门为结直肠样本诊断设计的系统。这样一个系统的构建包括四个阶段。
随着AI图像识别技术进步、医学影像设备的升级与产业数字化发展，相关产品向外扩展至骨科、眼科、心血管、神经系统、消化道、脑部、超声波、肝胆胰脾肾等众多疾病的辅助诊断预测。 因此，直到2019年年底，仍然没有任何一项AI医疗影像相关产品取得三类医疗器械注册。没有三类器械认证的医疗产品无法进入医院的设备采购目录，难以进行商业化。 医疗影像新气象 AI+CT+云 目前，AI+CT的相关产品主要有三种盈利方式: 第一种是将AI+CT扫描辅助诊断作为单独的软件开发服务，此种模式较符合大多数医院的采购习惯。 汇医慧影也基于云计算、大数据与人工智能，搭建了智慧医学影像整体解决方案，包含NovaCloud®智慧影像云平台、Dr.Turing®人工智能辅助诊断平台和RadCloud®大数据人工智能科研平台三大产品体系 结语 AI在新冠肺炎防治与诊断的成功应用加速了人工智能在医学影像领域的开花结果，其产品虽存在一些有待解决的问题，却也无法阻挡资本与市场的持续升温。毕竟，医疗是人类的刚需。
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“AI+医学影像”技术日趋成熟，诊断准确度、速度和覆盖病种不断实现突破，有望较快进入高效可用阶段。 尤其是在医疗行业，越是智慧的AI，越是离不开算法科学家的不断钻研，越是智慧的AI，越离不开医生的不断教养。 我们如何通过AI的眼光来看待医学影像的过去与未来？ 6月30日，第三届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会「计算机视觉专场」，科技巨头首席技术官、国际学术顶会主席、世界名校AI实验室主任将会公开分享最前沿的医学影像的研究与商用成果，给你全新的思考与感受 王熙此前也表示，在中国要做的是接地气的医疗AI 产品，立足本土才能了解中国市场，做出适合中国患者的产品。 医疗AI产品的发展正在从以诊断为中心向以健康为中心发展，这也是飞利浦整体医疗AI 布局的核心。 “要想技术落地，要历经千辛万苦找对场景，还要说服政策制定者、监管部门、医院采购者、科室主任、临床医生、病人等无数当事人证明技术的有效性、安全性和可行性。最后，你还要明白你的产品谁来买单。
以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ （新用户超值推荐） 秒杀专区活动时间： 即日起，至2022年3月31日23:59:59有效 腾讯云官网已注册且完成实名认证的国内站用户均可参加 （协作者与子用户账号除外） 1元购·企业专区 在企业采购专区 当然人工智能技术的应用远不止于此 经过广泛而深入的产业实践 无论是物流体系、支付体系、广告营销还是智能制造、智能交互、金融安全等领域不仅扛起了“一山还比一山高”的重任还衍生出新的富有想象力的产品与机遇 值此新春采购旺季 》回复【入群】可添加云AI小助手，加入云AI产品、技术、认证等相关社群 回复【云梯计划】可了解更多TCA腾讯云人工智能从业者认证限时免费相关信息 回复【产品手册】可获得最新腾讯云AI产品及解决方案手册
医学影像AI公司纷纷在此次疫情中贡献力量，推出新冠肺炎CT诊断产品，辅助影像医生在有限的时间内对海量CT影像进行快速诊断。 实际上，在新冠疫情之前，医学影像AI产品就已经走在商业化道路之中，能够对X光、CT、MR、病理图像等多种影像类型进行识别分析，并在肺结节、乳腺癌、脑卒中等多个病种诊断中取得相当效果。 此次疫情让医学影像AI产品受到更多关注与认可，医学影像AI公司也将迎来一波新的发展机遇期。 2017年8月，CFDA发布了新版《医疗器械分类目录》，新增了与人工智能辅助诊断相对应的类别，医学影像AI产品开始进入审批通道，个别企业获得了二类器械许可证并开启了初步的商业化，但医学影像AI产品的三类器械许可证审批始终引而不发 随着医学影像AI产品三类器械许可证的审批加速，医学影像AI产品商业化将迎来一波新的发展浪潮。
【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 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 就在文章整理之际，国务院关于“促进新一代人工智能产业发展三年行动计划”出台，计划指出会进一步推动医疗影像辅助诊断系统的落地：推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发 同年5月汇医慧影作为唯一一家医学影像AI企业，成为腾讯AI加速器首期学员。
“科室医生忙的焦头烂额，甚至顾不上吃饭，排队等候的患者却迟迟拿不到CTA诊断结果。” 医疗资源与患者治疗需求之间的供需失衡，对高效率、高精度AI技术的介入需求越来越迫切。 究其原因，尖端技术意味着高门槛，心脑血管医学影像的复杂性，导致AI影像技术的科研和落地并非想象中的那么简单。 该AI模型重建VR图像血管边界更光滑、去骨效果更佳。 卢洁教授团队与数坤科技重塑了脑血管CTA检查行业的运作方式，AI终于可以以更高效率、更高诊断精准度介入到脑部CTA检查之中。 对大型综合性医院来说，采购AI影像技术和产品是一件慎之又慎的事情，“甜蜜”指相比之前现在“有得选”，“忧伤”指的是企业太多“不好选”。 ? 3 原创AI企业“马太效应”明显， 行业趋势迈向整体解决方案 在去年9月，中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长刘士远表示：“医学影像AI初创企业在2018年达到顶峰，数量开始减少，医疗AI逐渐进入落地和成熟环节
作者 | 李翔 来源 | 视说AI（ID：techtalkai） 在传统医疗领域，医院内每日的医学影像数据量巨大，影像科医生做着大量重复性和机械性的工作。 在国内，各企业积极响应国家基础医疗建设和分级诊疗制度实施的号召，应用深度学习的技术，携手各大高校科研机构与国内医院，运用国际前沿技术，使人工智能医学影像诊断达到国际领先水平，在各系统疾病的精确诊断方面处于行业领先 目前国内外胸部平片AI产品功能主要集中在异常征象的检出。在2018年的北美放射学年会上参展的20家左右的医学影像AI公司有约一半展出了各自的产品。 国内进行胸部平片AI产品的研发机构不多，主要有深睿医疗、推想科技，视见科技等。 其他AI产品 对于其他的在医学影像上的应用，还有许多方向需要探讨。 在后续的文章中，我们会进一步对各个细分领域中的AI学术研究和工业应用进行更为详细的介绍。当医学影像遇上深度学习，人工智能医学影像辅助诊断系统能够更有效地提高医生诊断的效率和准确率。
算法性能研究实验的设计特征，这些AI算法基于医学影像来提供诊断决策。 值得注意的是，人们对使用AI进行各种医学影像的诊断分析非常感兴趣，主要是通过卷积神经网络，一种被称为“计算机视觉”的深度学习技术（2,3,4）。 复杂的数学/统计AI模型，例如分析医学影像的深度学习算法，需要大量的数据用于算法训练；制作和注释这种量纲的医学影像数据资源尤其紧张和困难（19,20）。 文献检索与筛选 我们对PubMed MEDLINE和Embase数据库进行了全面搜索，以确定调查AI算法性能的原始研究文章，该算法通过分析医学影像来提供诊断决策（例如诊断或发现特定疾病，又或者是提供信息以根据特定疾病将患者分类为亚组疾病状态 我们的研究结果显示，最近发表的研究报告了用于医学影像诊断分析的AI算法的性能，但没有严格验证AI算法临床性能的设计特征，这证实了主要期刊最近提出的担忧（23,24）。
刘聪：参赛团队是研究院医学影像方向和智慧医疗事业部联合团队，主要负责医学影像算法的研发和系统在医院的落地。公司没有参加剔除假阳性的比赛。 AI科技大本营：讯飞是什么时候开始切入视觉领域的研发的？ 关于落地应用 AI科技大本营：这个模型（医学影像辅助诊断系统）能直接应用到医院了吗？效果如何？目前和哪家医院合作？ 鹿晓亮：目前科大讯飞医学影像智能辅助诊断系统基于图像识别和深度学习技术，结合医学专家诊断经验和大量样本数据，能自动从医学影像中检出病灶并对良恶性作出判断，辅助医生快速、准确地完成影像诊断。 目前在实际应用中科大讯飞医学影像智能辅助诊断系统已能在很大程度上能够辅助医生工作，减少误诊、漏诊。 讯飞的人工智能在医疗以及所有的行业中的应用定位是非常明确的，我们的医学影像辅助诊断系统不是要去代替医生，是要辅助医生，从而达到人机协同的效果，大大提升影像诊断准确率。
日前，放射学领域的国际顶级期刊《Radiology》（《放射学》）发表了一项来自中国的「人工智能 + 医学影像」最新研究成果：运用 AI 帮助医生检测脑动脉瘤，灵敏度达到 97.5%；AI 协助放射科医生阅片 脑动脉瘤辅诊：「人工智能 + 医学影像」新突破 「人工智能 + 医学影像」是将目前最先进的人工智能技术应用于医学影像诊断，帮助医生诊断患者病情的人工智能具体应用场景，可以广泛用于各类病灶识别与标注，如宫颈癌 AI + 医学影像，解决脑动脉瘤辅诊难题 在最近发表在 Radiology 的这项新研究中，华为云 EI 创新孵化 Lab 联合华中科技大学电信学院、华中科技大学同济医学院附属协和医院放射科运用华为云一站式 对于三甲医院来说，「人工智能 + 医学影像」的引入可以改善高度依赖医生人工读片的传统模式，一定程度上缓解医学影像诊断的压力，同时满足三甲医院的科研需求。 在 MICCAI 2019 、MICCAI2020、Radiology 等人工智能医学影像学术会议期刊上连续发表了华为云人工智能医学影像分析团队 6 篇论文，涵盖宫颈癌筛查、脑中风分割、心室分割以及平片诊断报告自动生成相关领域的研究成果
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。 这在肺癌筛查、骨折、AD、视网膜病变和病理诊断等领域都有实际应用的例子；还有医学多维测量，多维定量是精准医学的前提，影像AI在这块的应用有病变特征提取、病灶自动分割等；再者就是精准诊断，包括疾病的良恶性判断 上图是其结节AI检测的实际应用场景，它会分析医疗影像并给出诊断报告，还有一键排序结节和一键测量结节等功能。 ? 作为一名医生，刘士远教授还强调，影像诊断是全链条、多维度的工作，工作内容不仅仅是图像识别，需要充分发挥医生在医学影像AI研发过程中的作用。 ? 医生是医学影像AI产品研发的领导者，机器要做人类的助手，负责阅图、分析和判断等工作，而不是做竞争者。 ? 反过来，医生也是医学影像AI模型的培育者和导师。
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。 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，同时全面落地河北省，与河北医科大学 此前的医学影像应用是腾讯AI在计算机视觉领域的深度探索，这次公布的AI辅助诊断由腾讯AI Lab提供技术支持，是其两类核心研究的跨界结合。 ”，类似机器大脑的“医学知识库”；第二步用领先的深度学习技术去学习海量临床诊断案例，再对比数十万机器与专家的诊断数据后持续优化模型，不断提升其诊断能力，得出基于医学影像、检查检验结果和病史等多个维度的深度诊断 其中在AI医学影像领域，针对食管癌、肺结节、糖尿病性视网膜病变等病种的筛查已进入临床预试验，每月处理上百万张医学影像。
，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。 对于提升乳腺癌的生存率来说，乳腺癌的早筛早诊非常重要，医学影像AI诊断能辅助医生提升筛查效率，有效降低漏诊和误诊，有助于我国基层医院普及基于医学影像的乳腺癌筛查。 ? 目前我们团队完成了乳腺钼靶AI诊断产品的研发和落地，并且在核磁共振和病理方面，相关的研发的工作也已经展开。 ? 乳腺钼靶的AI诊断要实现什么功能呢？ 首先，我们认为医疗AI在技术上主要分为三个层面，第一个层面是医学知识，第二个层面是医学影像的计算机视觉处理，第三个层面是AI的学习模型。 最后，医学影像AI模型的研发不是一蹴而就的过程，它需要结合医生的反馈不断迭代，并加以改进和优化。
我国医学影像信息化程度偏低，影像诊断能力仍有着较大的提升需求，拍片和阅片分离有助于更快提升影像诊断水 平，同时给布局新技术的影像平台带来更多发展机遇。 人工智能在图像识别领域的持续快速发展为医学影像诊断痛点带来曙光。 “AI+医学影像”，是将人工智能在图像识 别领域不断取得的前沿性突破技术，应用在医学影像领域，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。 人工智能主要 应用在医学影像的诊断环节，可以分为两个阶段： 一是利用图像识别技术对患者的影像进行识别，标注病灶关键信息，给出初步诊断结果，助力影像医生诊断效率的大幅提升； 二是基于深度学习不断优化，通过大量已有的影像数据和临床诊断信息训练人工智能系统 ，使其具备独立诊断疾病的能力，在目前诊疗体系的基础上进一步降低复杂疾病的误诊率，从而带来医学影像总体诊断水平的提升。 目前人工智能在医学影像领域的诊断准确度已在90%以上，已覆盖乳腺癌、皮肤癌、食道癌、肺结节等许多病种。
AI医疗 01 2.1 医学透视人手术导航（地点：深圳） 结合医学影像处理，计算机视觉及机器学习技术，实时精确流畅地实现人体解剖结构三维绘制及空间坐标变换。结合增强现实眼镜，达到人体虚拟透视目的。 现从事AI医疗方向的研发。 02 2.2 实时医疗影像深度学习算法（地点：深圳） 课题围绕在智能医疗诊断场景下，研究开发针对大尺寸图像的实时深度学习算法开发。 03 2.3 医疗大数据融合与人工智能（地点：深圳） 利用医疗大数据，构建融合医学影像、数字病理以及基因表达的人工智能系统， 用于辅助肿瘤诊断、预测肿瘤演进、预后分析、规划治疗方案以及精准医疗。 04 2.4 AI数字病理（地点：深圳） 病理是疾病诊断的金标准，但是人工诊断存在主观性高、重复度低、难以定量化等缺点。 06 2.6 医学影像分割（地点：深圳） 最近，基于深度学习的医学影像分割算法取得了很大的进展。
针对医疗AI各个细分领域的创新，今年「AI最佳掘金案例年度榜单」特设了五个“AI+医疗”奖项，深睿医疗、依图医疗、联影智能、推想科技、微软亚洲研究院，凭借各自优势在众多优秀竞争者中脱颖而出，分别荣获「最佳医学影像辅助诊断奖 深睿医疗：最佳医学影像辅助诊断奖 ? 今年是一个“寒冬”，投资环境坠入冰点。但是深睿医疗逆风而上，在今年6月宣布完成C轮数亿元融资。这一切，离不开深睿医疗对市场需求的敏锐感知。 该系统将提供包括肺癌在内的多种肺部征象和疾病从筛查检出、临床辅助诊断、智能随访的全周期AI辅助诊断，结合深睿医疗胸部平片AI辅助诊断系统，也可为医生提供呼吸系统AI辅助诊断解决方案。 同时，深睿医疗最新发布了Dr.Wise®头颈CTA AI医学辅助诊断系统，结合此前深睿医疗应对急诊卒中中心推出的Dr.Wise®脑卒中AI医学辅助诊断系统，也可为临床提供完整的神经系统AI整体解决方案。 今年的北美放射学年会上，深睿医疗除了展示全线医学影像AI产品, 同时也发布新品“Dr.Wise儿童生长发育AI智能一体机”。
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力，通过一些深度学习的方法，可以通过人工智能对影像检查及病理图片进行诊断。 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。 另外，人工智能在肺部小结节的CT诊断中也有较为明显的优势，通过深度学习能够达到专科医生的水平。 人工智能还可以通过学习文献及资料，给患者提供最佳的治疗方案。 “沃森肿瘤智能联合会诊系统”能够对已诊断明确的肿瘤患者快速制定以循证医学为基础的、领先的、个性化的肿瘤治疗方案。
传统金融机构主要通过成立子公司自研技术、对外投资并购和采购合作三种方式进行AI布局，目前以采购合作为主，需求更倾向于金融零售中的风控反欺诈和精准营销，国有银行等大型机构对于AI产品采购的态度更显谨慎，为保证数据安全可控 医疗健康领域 AI医学影像产品潜在价值巨大，但商业落地面临瓶颈 本报告重点关注AI医学影像赛道。 AI医学影像商业落地的大背景是我国影像科医师明显不足：每年影像检查量上升30%，而影像科医师只增长4%，一方面给医院和医师造成巨大压力，医师在重复、单调的阅片工作中容易出现疲劳、漏诊等现象，另一方面中长尾医疗机构缺乏具备诊断能力的影像医师 AI医学影像产品的主要价值包括：（1）诊断赋能。 医疗健康领域 医疗健康是个慢行业，预计2022年AI医学影像市场近10亿元 AI医学影像的商业落地预计于2019年起步，到2022年市场规模达到9.7亿元，在已定级医院中总付费渗透率达5%，在三级医院和二级医院的总付费渗透率达到
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