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AI医疗影像的春天“又”来了?

AI医疗影像行业进入了冰河期。 商业化受挫、审批困难,产品迟迟无法投入商用造成AI在医疗影像产业的实际应用受到各界质疑。 “肺结节AIII类证”、“AI+CTA III类证”、“AI影像辅助决策III类证”等各类相关证书的下发解除了AI医疗影像公司们的困境,2020年共有9项AI医学影像产品通过NMPA批准。 时隔多年,AI医疗影像产品的商业闭环终于得以打通,资本也纷纷回流。其中,表现最为明显的就是AI对于CT影像的辅助筛查。 ? 但AI医疗影像并非万能,还是有一定的局限。 像是一些没有足够数据影像资料的疾病,AI影像分析便爱莫能助。除了海量的病历图片,人工智能医疗影像产品从开发到成熟,大量临床医生的反馈意见也是不可或缺的。 一名影像医学与核医学科主任表示。 在努力解决技术问题的同时,AI医疗影像公司们也为现有产品融入云端服务,尝试为医院提供更为多样的AI+CT影像识别解决方案。

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AI 在医疗影像领域的前景

科室分布状况 从统计数据看,聚焦单科室的企业主要是影像辅助类企业与放疗辅助治疗类企业,例如连心医疗、大医疗等企业在这一方面尤其专注,而单科室的AI企业多处于Pre-A轮与A轮。 在这一领域,数坤科技、依医疗、推想科技、深睿医疗、汇医慧影均有涉及。 调研企业产品分类 从数据维度上看,AI企业获得数据的途径主要来源于临床数据和科研数据。 许多企业在特定学术会议下的论文收录情况均非同凡响,MICCAI收录论文腾讯8篇;联影智能7篇;视见科技6篇;深睿医疗5篇;致远惠4篇;玛深维、Airdoc三篇……RSNA收录论文推想科技17篇……其中多篇为临床验证研究论文 所以,很多落地基层医院的AI产品,需要尽可能地提高操作性与准确性。 但影像科医生能够为AI企业提供进入医院的机会,挖掘产品存在的问题,纠正AI开发者的“互联网思维”,并合理提供科研数据……影像科医生已经成为AI发展中不可缺失的一环。

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    AI帮助黑白影像焕发色彩

    人工智能(AI)方法在测试时作为CNN(“ 卷积神经网络 ”)中的前馈通道实施,并且训练超过一百万个彩色图像。 它的彩色版本使用这些AI技术开发的模型: ? 相同的技术可以应用于旧视频。这里是1932年巴西里约热内卢市的黑白录像: 和彩色版本: 1.实验室色彩空间 通常习惯使用RGB模型对彩色照片进行编码。 L分量恰好是用作AI模型的输入,用于估计剩余分量“a”和“b”。 2. AI(深度学习)过程 正如在介绍中所评论的那样,人工智能(AI)方法在测试时被实现为CNN(“卷积神经网络”)中的前馈传递,并且被训练超过一百万个彩色图像。

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    透彻影像王书浩:三其辙与功不唐捐

    然而我们回顾他的进程,却发现这一条不寻常的路径上看似独立的每一步路,如今却都成为了落地 AI + 病理影像过程里的「功不唐捐」。 :301 病理信息中心 因此,AI 辅助病理诊疗系统的建立,要从把实体切片扫描为数字化文件开始。然而医生与算法工程师们对于 AI 辅助病理诊疗的必要性坚信不疑:「病理医生的短缺程度是超乎想象的。」 :热力图为模型预测的癌变像素及其概率,红色折线为医生标注 在分割模型构建过程中空洞卷积(dilated convolution)被大量使用。空洞卷积在维持输入输出大小的同时为分割保存了足够的信息。 :透彻的分布式微服务架构 在上线无虞的情况下,透彻仍然在同步测试分布式的集群。「我们开发的所有的系统都采用微服务架构,从 AI 分析系统到后端存储,自然都是分布式的:支持单机和分布式集群的部署。」 :左图为医生标注,右图为经过算法调整的训练用标注 对于现在的深度学习模型来说,在开始训练之前先组织人力进行大量数据标注工作已经是常规操作了,但是在标注数据前先投入如此大量精力研发标注工具则不常见。

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    将“美”做成影像SaaS服务,美图“”什么?

    正是因为此,智能影像处理技术对这些行业越来越重要,企业应用智能影像SaaS不只是可以降本增效,也可以更快、更多、更准地“出”,抢占市场先机,美图秀秀Mac版、美图设计室、美图云修正是要解决这些企业的部分智能影像处理需求 首先,美图有强大的“变美”相关的AI影像技术。 官网显示美图是一家以“美”为内核、以人工智能为驱动的科技公司。 基于这些底层技术,美图形成了创意影像、智能影像、人像美化、发丝级抠、智能换装、画质修复等影像技术。 强大的“变美”相关的AI影像技术,是美图每一款产品以及每一项SaaS服务的基石,比如这一次推出的主打视频人像美容的全新产品“Wink”就应用了美图独家研发的视频人像AI精修技术,可以让用户动态变美,每一帧都好看 ;再比如面向商用场景的全新SaaS化服务“美图秀秀Mac版”,整合美图影像研究院(MT Lab)的AI人像美容、智能抠等核心能力,可以大幅提高相关人员的工作效率,降低专业设计的门槛。

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    一张理清《梅花数》梗概

    今天用一张思维导对《梅花数》的主要内容进行概括,希望能够给学友们提供帮助。 科普一下:《梅花数》相传为宋代易学家邵雍所著,梅花数起源于汉,是一部以易学中的数学为基础,结合易学中的“象学”进行占卜的书,相传邵雍运用时每卦必中,屡试不爽。 梅花数依先天八卦数理,即乾一,兑二,离三,震四,巽五,坎六,艮七,坤八,随时随地皆可起卦,取卦方式多种多样。 ? ? 总图 ? 局部1 ? 局部2 ? 局部3

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    Fellow观点:AI框架下的医疗影像教学

    前言 本期由知名医疗影像专家AAAS, IEEE 和美国发明院 (https://news.rpi.edu/content/2019/12/03/ge-wang-named-fellow-national-academy-inventors ) Fellow, Ge Wang教授谈论他对医疗影像教学的看法,原文是英文,本文由zxz编译,预计阅读时间10分钟。 ,人工智能始发力,医学影像更清晰),欢迎一并阅读。 ? The First College Course of Medical Imaging in the AI Framework 第一门在AI框架下的医学成像大学课程 创新驱动着人类文明,其过程在于找到各种方式来增强人类的能力 左图显示自2016年来基于深度学习成像论文数量呈指数式增长,右展示了相关贡献最大的几个国家 ? Figure 2.

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    腾讯优×厦大联队夺冠全球AI医疗大赛!刷新肝脏肿瘤影像分割世界纪录

    近日,全球LiTS (Liver Tumor Segmentation Challenge,肝脏肿瘤病灶区CT影像分割挑战)世界记录再次被刷新,腾讯旗下顶级AI实验室-腾讯优实验室联合厦门大学组成的TencentX 肝癌是世界上发病率和致死率均较高的恶性疾病之一,临床上常用的检查已经形成包括超声、CT、MRI等完整的影像体系。 △肝脏和肝肿瘤分割结果演示:红色代表分割的肝脏区域,绿色代表分割的肝肿瘤区域 腾讯优AI医疗方面沉淀已久,具备进行上亿规模的模型训练及合作接入,能够为技术落地提供有力的服务保障。 这几年来,腾讯优的医疗AI技术,通过腾讯旗下首个医疗影像产品“腾讯觅影”持续对外输出,目前已支持宫颈癌、肺癌、糖尿病视网膜病变等癌症筛查,并在国内100多家顶尖三甲医院进行落地,既减轻了医生的工作量, 此次合作的厦门大学团队——王连生老师团队,就是腾讯优高校合作的项目之一。 ? 2018年内,腾讯优还被升级为腾讯视觉计算中心,成为腾讯旗下AI视觉的头雁。 — 完 —

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    无原创不AI 智慧影像谁能问鼎中原?

    在此背景下,前些年大量涌入AI影像行业的企业,逐渐走上正轨,在肺、心、脑、骨等各个领域均取得了一定的突破,逐渐成为医疗行业必不可少的一环。 与此同时,AI影像行业也在2020年迎来一个关键拐点。 1 供需失衡心脑血管领域, 亟需AI影像拓荒者 1心脑血管领域需求极大,AI影像企业仅跑出了数坤? 心脑血管疾病诊疗中,常规检查手段是心脏和头颈CTA检查。 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。 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 从AI影像行业的发展特别是融资结构来看,头部企业已经进入市场认可、商业模式成熟、技术护城河建立的阶段,尾部企业的追赶愈加艰难,医疗影像AI行业的“马太效应”初步显现,其野心正在逐渐扩展到整个AI+医疗甚至智慧医院层面

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    利用Tableau绘制辐射堆叠,炫酷上手

    前言 我在不久前见到过这样的,我就想可以写一篇关于如何在Tableau中创建辐射堆叠,这是个基于合计百分比运算的堆叠,但整体的形状是圆形的,作图的整个过程十分有趣,我希望你可以享受它。 ? 备注:辐射堆叠其实是数据可视化中的非常规类型,有时候是客户要求的,在正式将可视化部署于生产环境前,务必找一个最优的选择。

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    医疗AI落地必备!腾讯优开源业界首个3D医疗影像大数据预训练模型

    近日,腾讯优首个医疗AI深度学习预训练模型MedicalNet正式对外开源。这也是全球第一个提供多种3D医疗影像专用预训练模型的项目,将为全球医疗AI发展提供基础。 MedicalNet(https://github.com/Tencent/MedicalNet)是腾讯优首个专为3D医疗影像在深度学习应用上所开发的一系列预训练模型,为任何3D医疗影像AI应用起到“ MedicalNet提供的预训练网络可迁移到任何3D医疗影像AI应用中,包括但不限于分割、检测、分类等任务; 2. 尤其适用小数据医疗影像AI场景,能加快网络收敛,提升网络性能; 3. 随着人工智能的火热化,医疗影像AI也成为了当前各应用领域中最热门的版块。区别于其他人工智能应用,人工智能在医疗领域的应用门槛最高,最大的原因在于标注数据的匮乏。 即使在小数据量中,该数据库的有效特征也能帮助落地应用取得较好的医疗检测性能,这大大减轻医疗影像AI应用对数据量的依赖,实现了落地需求,加快了落地速度。

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    AI Talk | AI工业质检之以引擎

    伴随人工智能的极速发展,AI工业也随之大放异彩,工业质检是整个制造中一个非常重要的环节,传统人工工业质检缺乏统一性标准,人工质检效率低,人工质检失误多,制造企业招工难,AI智能质检也随之被各大AI公司看好 ,AI质检具有天然优势,成本低,效率高等,但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战,工业有本身行业的特殊性,质量标准,生产工艺,产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以引擎”带大家如何解决工业漏检问题,如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题:过杀与漏检, 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品,漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品,漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一 模板匹配顾名思义就是给定一幅影像(模板)然后在另一幅 图像中寻找这个模板的操作。它是一种用来在一幅大图中 寻找模板图像位置的方法。

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    AI Talk | AI工业质检之以引擎

    智能质检也随之被各大AI公司看好,AI质检具有天然优势,成本低,效率高等,但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战,工业有本身行业的特殊性,质量标准,生产工艺,产品多样性都给AI质检系统带来阻力 今天一篇“AI工业质检之以引擎”带大家如何解决工业漏检问题,如何回溯漏检历史现场。 01产品功能/使用 工业质检主要指标问题:过杀与漏检, 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品,漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品,漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一 以引擎就是以这样背景情况设计出来,终极目的回溯漏检历史现场。 模板匹配顾名思义就是给定一幅影像(模板)然后在另一幅 图像中寻找这个模板的操作。它是一种用来在一幅大图中 寻找模板图像位置的方法。

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    卫星影像AI分类与识别 线上Top1

    基于深度学习的遥感影像地表覆盖、地表利用分类 遥感影像解译,作为数字图像分析的一个重要组成部分,长期以来被广泛应用于国土、测绘、国防、城市、农业、防灾减灾等各个领域。 随着机器学习技术的发展,如地表覆盖分类等基于遥感影像的数字图像分析技术也得到了一定程度的发展。但是长期以来,基于遥感影像的应用仍停留在目视解译的阶段,自动化的程度较低。 一个重要的原因即遥感影像的机器学习分析方法效率不高,还不足以支撑现有的应用。 本题目标为在基于一定量的目视解译样本基础上,通过各类图像处理、机器学习算法,提取影像中各类地物的光谱或形状等特别的特征。 代码,以及数据集获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复 卫星影像 即可获取。 相比其他类型比赛的数据,遥感影像可视化较为方便,可以对遥感影像有个整体直观的了解。 ? ? ?

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