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论文复现之医学图像应用:

论文复现之医学图像应用:0.导语今日研究为继续上次论文中的一个内容:U-Net络,于是找了一篇经典论文,并学习论文及代码解读。 在学习U-Net络后,使用U-Net神经络提取纹理。 最后论文的实验部,这里直接在DRIVE数据库上做实验!2.实验2.1 实验任务实验任务:使用U-Net神经络提取纹理。为什么要做这个,有什么实际意义? 临床实验中我们要能够更好的对眼部等进行检测、类等操作,我们首先要做的就是对眼底图像中的进行,保证最大限度的出眼部的。从而方便后续对的操作。 【U-Net络优势】在上述U-net论文中提到U-Net络可以针对很少的数据集来进行语义,比如我们这个眼球就是用了20张图片来训练就可以达到很好的效果。

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使用Python和Keras进行

例如它可以用于,可以代表它们的结构并测量它们的宽度,从而可以帮助诊断疾病。在这篇文章中,将实现一个神经基线,将图像应用于图像。数据集:? 在整个文章中使用DRIVE(数字图像用于提取)数据集进行所有实验。 它是40个图像(20个用于训练,20个用于测试)的数据集,其中在像素级注释(参见上面的示例)以标记每个的存在(1)或不存在(0)。图像的像素(i,j)。 预测不依赖于图像上的特定位置,因此类器应具有一些平移不变性。解决方案:使用CNN!将使用U-net架构进行。它是一种广泛用于语义任务的体系结构,尤其是在医学领域。型号:? 可以看到该模型在预测仅一或两个像素宽的细方面存在一些困难。结论:在这篇文章中,实现了一个神经络来进行图像,应用于图像中的检测。

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    基于PaddleSeg实现眼底——助力医疗人员更高效检测疾病

    临床上,医疗人员能够从检眼镜采集的彩色眼底图像中提取,然后通过对形态状况的析达到诊断这类疾病的目的。 但是,由于受眼底图像采集技术的限制,图像中往往存在大量噪声,再加之自身结构复杂多变,使得变得困难重重。 传统方法中依靠人工手动,不仅工作量巨大极为耗时,而且受主观因素影响严重。 因此,利用计算机技术,找到一种能够快速、准确的算法,实现对眼底图像特征的实时提取,对辅助医疗人员诊断眼科疾病、心脑疾病等具有重要作用。 但只有40张照片被选取,其中33张没有显示任何糖尿病病变的迹象,7张显示轻度早期糖尿病病变的迹象。AI Studio上已经有DRIVE糖尿病人眼底数据集了,但是数据量相对较少。

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    医学影像公开数据集

    今天这篇文章我将享目前为止做过的医学影像诊断的一些公开数据集。 1、数字图像的提取(DRIVE)数据库 DRIVE数据库用于研究图像中的,由40组图像组成。 下载地址:https:luna16.grand-challenge.orgdownload 3、右心室数据库(RVDS) 测量心脏功能第一步就依赖于心脏图像的心室。 相对左心室,右心室具有很大挑战性:在腔内存在与心机相似的信号强度;右心室是复杂的新月形,从基部到顶部一直变化;顶点图像的切片十困难;患者的心室内形态和信号强度差异相当大,特别是病理改变的病历等 4、动脉粥样硬化斑块(APS) 颈动脉硬化是脑病变的主要危险因素,不稳定的颈动脉硬化斑块破裂脱落是脑梗死发生的重要机制。

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    AI 在预测心疾病的应用

    因为我研究的方向是人类觉,那就说说与觉有关的、AI在医疗影像辅助诊断方面的成功应用吧。保险起见,选出一个我觉得不太有争议的作品 --- 通过深度学习基底照片来预测心疾病。 确实,糖尿病会对眼睛产生影响,其中最常见的微并发症之一是糖尿病病变,这也是导致患者失明的原因之一 。 %%%%% 算法演变的线 %%%%% 如果说上面这项研究于我来评估仅仅是认可程度的话,下面这个‘升级版’的心疾病应用简直要让人惊呼,厉害了我们的AI。 图片来源:Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning鉴于1)已知与主要心事件风险之间存在高相关性 这次的图像算法进一步量化了与主要心事件风险的关联,能以70%的准确率预测五年内哪一位患者会发生心脏病发作或其他重大心事件,哪一位患者不会。

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    Nature Medicine论文展示DeepMind眼疾诊断里程碑:临床专家级、「解决」黑箱问题

    第一个神经络是络,它能析 OCT 扫描,从而提供不同类型的眼组织图和观察到的疾病特征,例如出、病变或其它眼病症状。这种图能帮助眼科专家深入了解系统到底是怎么「思考」的。 在仅接受了 14884 次扫描训练后,我们的转诊建议在一系列威胁力的疾病诊断中达到或超过了专家的表现。 原始 OCT 扫描(黄斑周围 6 × 6 × 2.3 mm³)。b. 深度络,用手动的 OCT 扫描图像进行训练。c. 得到的组织图。d. 深度络,使用带有确诊和最佳转诊决定的组织图进行训练。e. 预测的诊断概率和转诊建议。?图 2:络结果。 紧急转诊(脉络新生,CNV)vs. 所有其它转诊的 ROC 曲线图。b. 带有患者编号的混淆矩阵,转诊决策由 DeepMind 框架和两位顶级专家别做出。c.

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    【1】GAN在医学图像上的生成,今如何?

    现有的工作表明,DCGAN可用于合成逼真的前列腺病变斑块(Kitchen和Seah,2017年),图像(Schlegl,2017)或肺癌结节(Chuquicusma,2018)。 生成Retinal Image 图像Costa(2017a)基于Pix2Pix稍加修改,从vessel tree二值图像生成高辨率eye fundus图像。? 所得模型通过从多元正态布中采样来合成任意高辨率vessel tree图像。合成的vessel tree图像又可以输入到图像到图像的转换模型中,从而形成用于高辨率图像合成的端到端框架。? 类似地,Guibas (2017)提出了一种两阶段方法,包括经过训练可从噪声中合成vessel tree图像的GAN和Pix2Pix络,以生成现实的高辨率图像和相应的eye fundus图。 尽如此,上述工作表明,GAN似乎可成功地用于类和任务中的数据模拟和扩充。

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    业界 | 通过图像诊断心脑疾病:谷歌大脑团队取得医疗深度学习新进展

    比如,我们的算法可从图像上辨吸烟者与不吸烟者,正确率是 71%。 此外,当医生可从图像上辨病人有没有高压时,我们的算法可以更深入地预测心脏收缩压,在所有病患身上平均误差为 11 mmHg,包括那些有或没有高压的患者。? 左图:黑色部的眼球显示了斑点(中间深色的部神经盘(右边的亮点)、(从亮点向外扩展的深色红弧线)。右图:灰色图像,用绿色突出的(热图)是用来训练深度学习模型预测压的像素。 给出两张图像,一张来自罹患心脑疾病(比如心脏病)5 年以上的患者,另一张来自无心脑病史的患者,我们的算法区两者的成功率是 70%。 此外,这项技术有助于针对未来的心脑风险和的调查提出假设。在最广泛的层面上,我们对这项工作深感兴奋,因为也许它是一种新的科学发现方法。

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    【谷歌AI以眼识心】超越人类医生,从图像识别心脏病

    新智元报道 来源:Google blog、DeepMind编辑:闻菲、常佩琦、艾霄葆【新智元导读】谷歌大脑研究人员刚刚在官博上宣布了他们的最新研究成果,使用深度学习图像,以此预测心疾病突发的风险 谷歌AI发现了人类医生尚未发现的诊断方法:用深度学习找到图像与心疾病联系心脏病发作、中风和其他心疾病仍是最重要的公共卫生问题。评估这种风险是未来减少患者遭受心疾病的第一步。 我们发现每个心风险因子预测使用不同模式,例如用于压,盘用于其他预测。除了从图像预测各种风险因素(年龄,性别,吸烟史,压等),我们的算法在直接预测心疾病风险方面准确率很高。 基于两张图像,一张是(最多5年后)经历过重大心疾病(例如心脏病发作)患者的图像,另一张是没有突发心疾病的患者的图像,我们的算法能够以70%的准确率识别出罹患心疾病的患者。 谷歌使用深度学习图像的里程碑事件以上的最新突破,与谷歌在使用深度学习图像方面的长期积累进展不开。

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    前沿 | 眼底图像预测心脏病风险:Nature综述深度学习在生物医疗中的新应用

    谷歌通过析眼球的图像,可以预测一个人的压、年龄和吸烟状况,而且初步研究表明,这项技术在防范心脏病发作上很有成效。 眼睛通常被认为是心灵的窗口——但是谷歌研究者却将其看作人体健康的指示器,他们正借助深度学习技术析眼球的图像来预测一个人的压、年龄和吸烟状况。 谷歌的计算机收集信息,并且一项初步研究表明机器可以使用这些信息预测一个人是否有心脏病发作的风险。这项研究依赖于一种称为卷积神经络的深度学习算法,它正在改变生物学家析图像的方式。 通过来自 284,335 名患者的数据,我们训练出了一个模型,同时又经过了来自 999 名患者,12,026 份独立数据验证集的验证,我们的算法可以预测出此前被认为在眼底图像里无法预测的心风险指标 我们进一步证明,该模型可用于生成解剖学上多种类型的析预测,如神经盘和,这为未来的研究打开了新路。

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    Nature:有史以来“最逼真”糖尿病病变模型的建立

    该研究报道了通过诱导多能干细胞自发形成的三维人类似物。该类模型包含内皮细胞和周细胞,它们可以自发组装成毛细络,并由基底包裹。 * 周细胞嵌入毛细内皮细胞的基中,通过物理接触和旁泌信号与内皮细胞进行细胞通讯,监和稳定内皮细胞的成熟过程。 该模型内皮络关系密切(共聚焦显微镜观察CD31+)、周细胞数目多且与位置类似正常子标志物PDGFRβ, calponin 1 and SMA)、有基底包裹(免疫染色观察IV型胶原)传统模型内皮络关系脆弱 、洋葱皮样层,基底裂;炎症状态,TNF和IL-6水平升高2)高糖诱导类模型后:IV型胶原增厚、TNF和IL-6升高、周细胞细胞外基质合成增加、增厚和基底层(电镜)3)传统共培养模型未发现 动物活体灌注后形成的人模型中,类化成小动脉、毛细和小静脉,这一系统可用于模拟糖尿病微病变的结构和功能。γ-泌酶的作用靶点NOTCH3及其配体DLL4被确定为基底的增厚的关键媒介。

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    动态 | 谷歌大脑医疗影像研究新进展,通过影像预测心脑疾病风险

    例如我们的算法在区吸烟者和不吸烟者的影像时,AUC(随机选取一个正例和一个负例,类器给正例的打大于类器给负例的打的概率)为 0.71。 此外,虽然医生通常可以区严重的高压患者和正常患者的影像,但我们的算法可以进一步将心脏收缩压的预测(平均来讲)精确到 11mmHg 范围内,对所有患有和不患有高压的群体均有效。? 左图:眼睛后部影像,显示黄斑(中间的黑点)、盘(右边的亮点)和(右边的深红线)。右图:灰色影像,深度学习算法使用的像素可以预测以绿色阴影(热图)突出显示的压。 我们发现早期心脑风险因素预测使用了一个独特的模式,然后用神经盘预测其他疾病。 除了从影像预测各种风险因素(年龄、性别、吸烟、压等)外,我们的算法在直接预测心脑疾病风险方面也相当准确。 给出两张影像,一张来自遭遇过心脑突发事件(例如心脏病突发)的患者(患心病 5 年以上),一张来自没有遭遇过的患者,我们的算法区两者的 AUC 为 70%。

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    当医学医疗遇上了人工智能,抠图算法应用的又一力作

    目前的医学实践中,技术在眼底图像析与计算机辅助眼病诊断中扮演着举足轻重的角色,它是医疗诊断、手术辅助设计的基础,且对早期发现和治疗不同的心病和眼部疾病(如中风、静脉阻塞、糖尿病变和动脉硬化 近年来,已成为医学图像处理领域的热点难题之一,许多自动技术被相继提出,并取得了很好的效果。然而,抠图作为一种辅助技术来应用在上的成果鲜为少见。 但由于生成三图(Trimap)在过程中是一项繁琐和耗时的任务,因此当前有必要设计一个合适的抠图算法来尽可能高效地。 在三图生成中,为了提高的对比度,我们采用小波变换和形态学处理对的整体特征进行增强,然后结合阈值处理和的形状特征实现图像的的主干部提取,进而获得眼底图像的三图。 图七 的实例对比示意图本文以为例探讨了抠图三图的自动生成问题,利用图像增强和的形状特征实现三图的自动生成功能,并且提出了一个基于层抠图模型的算法进行,扩展了自然图像抠图技术在医学图像领域的应用

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    学术资讯|腾讯优图斩获2019 MICCAI AGE Challenge三项冠军

    (开闭角类及巩刺定位任务)第一,精度达到国际领先水平。 医生可以基于OCT图像识别患者属于开角型或闭角型青光眼(即开闭角类)。同时,基于巩刺(SS)的定位,医生可以执行角度参数的测量,包括角度张开距离(AOD),小梁虹间隙区域(TISA)等。 目前,由腾讯觅影和优图实验室联合推出的眼底AI筛查系统,涵盖了眼底常见病种,支持包括糖尿病性病变、青光眼、年龄相关性黄斑变性、白内障、静脉阻塞、高压眼底病、病理性近等等多种常见眼底疾病的自动化识别 ,并对杯、盘和结构进行和相应参数计算,供医生参考。 目前,糖识别准确率97%,期准确率85%,青光眼识别准确率超过了95%。 “腾讯觅影” 眼底疾病筛查AI系统能够完成自动化图像质控,识别和输出报告等工作。

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    Tensorflow入门教程(二十九)——图像生成对抗络(VNetGAN)

    上一篇文章给大家享了生成对抗络来做超辨成像,很多读者都说生成的图像效果非常逼真,深刻觉得GAN的强大。今天我将继续给大家享如何在图像上应用生成对抗络。 一、VNetGAN络结构前面文章我已经享过很多图像的模型,例如UNet,VNet及改进版本,这里我就不多说了,感兴趣的可以自己去阅读我的相关文章和GitHub项目。 三、生成图像效果我对虹眼底图像进行处理,此外我以Unet为baseline,进行了效果对比。 图一是原始眼底图像,图二是金标准眼底Mask图像,图三是Unet出的Mask图像,图四是VNetGAN出的Mask图像。???? 从上面结果可以看到,在一些细小上VNetGAN比UNet效果好,但是整理效果感觉不是太完美。如果有朋友也在做这方面的研究,欢迎一起学习交流。

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    CNCC | 深度学习如何“助攻”医学影像?我们来听听学界大拿的解释

    眼科疾病严重危害并影响人们的生存质量,是继肿瘤、心病之后的第三位影响生存质量的病患。 陈教授别就三种不同的方式——区域、曲面以及区域+曲面的混合和与会者进行享。“是一个复杂的层结构。许多重要的眼睛疾病以及全身性疾病的症状都会表现在上。” 多模态图像析结合了二维的眼底图像和三维的光学相干断层扫描图像来检测不同组织、以及病变结构。图像,校准和类方法是图像处理与析的常用方法。 他表示,该软件的特点是:可兼容 Windows 、 Linux 、 Mac 三种操作系统,具有多种预处理功能、二维、三维图像可化以及层信息的二维、三维显示。? 此外,常见的眼科疾病,如青光眼、老年性黄斑变性等,大多属于疾病,同时这些疾病的病变部位主要集中于黄斑区域和乳头区域,其生理结构会发生异常变化,这些异常变化可以通过 OCT 图像较清晰地表现出来

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    人工智能训练使用扫描发现心脏病风险

    中有着丰富的,因此可以检测出整个循环系统中所存在的问题;例如高胆固醇或高压等疾病都会在眼睛里留下痕迹。 因此,一个由谷歌和Verily生命科学公司研究人员组成的研究团队决定看看一个深度学习络如何能够从图像中找到这些痕迹。 仅通过观察图像,该算法给出的患者年龄与其真实年龄的差距一般在3.5年内。它在估计病人的压和体重指数方面也做得很好。 对于年龄、吸烟状况和压等问题,该软件重点关注的特征。训练它来预测性别最终导致它专注于散在眼睛周围的特定特征,而体重指数最终没有任何明显的焦点,这表明体重指数信号会被传播到整个中。 随着一些改进措施的推出,该算法可能成为一种有用的诊断工具,因为图像常被用来筛查与糖尿病相关的眼睛问题,而糖尿病通常与心脏病有关。

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    谷歌与Verily发布新研究,可通过图像用AI检测心脏病

    图像派上用场这项成果来自谷歌和其母公司Alphabet旗下的生命科学公司Verily。 通过AI析特征对心产生影响评估心脏衰竭的概率。研究人员表示,该研究测试结果与欧洲心手术危险因素评系统(SCORE )检测结果基本一致。 在这篇论文中,我们用深度学习的方法学习特征,从图像中找到需要的信息,之后用284335名患者上收集的信息训练模型,并用12026和999名患者的两组信息作为验证数据集。 我们在图像上预测以前认为并不存在或不可量化的心风险隐患,如年龄、性别(0.97 AUC)、吸烟状况(0.71 AUC),HbA1c(1.39%以内),心脏收缩压(11.23 mmHg以内)及主要心脏患病史 最后,我们从神经盘、等入手,布展示了每个预测的生成过程。检测结果论文结尾,研究人员给出了系统预测的结果与真实情况的对照信息。我们可以看到,通过AI的结果,与真实情况大致相同。

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    FDA批准首个无需人类医生指导的AI,可独立诊断眼科疾病

    203室坐着一位护士,她只为你拍张照片。很快,旁边一台机器已经显示出检测结果了。近日,美国食品及药品理局(FDA)就批准了这样一个无需人类医生把关的检测眼底的AI系统。 这是一个叫IDx-DR的AI软件,能够通过图片检测眼疾。没错,AI独立诊断人类眼疾的时代已经到来,从此可以无需人类医生指导了。?人类只需上传图像IDx-DR的使用方法非常简单。 护士将相机拍摄到的病人图像上传到这个系统中,IDx-DR的算法就可以工作了。首先,它会识别上传的这张图像是否足够高清,之后析图像判断病人的是否患有糖尿病病变。 糖尿病人患者的糖中大量的糖会损害眼底的。? △ 检测设备这个IDx-DR的系统准确率如何? 在一次涉及900多张图片的临床试验中,IDx-DR检测糖尿病病变的准确率达到87%,正确鉴别未患病的准确率达90%。

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    AI可独立诊断眼科疾病,FDA已批准其上市

    据外媒报道,美国食品及药品理局(FDA)首次批准了一种人工智能诊断设备,该设备不需要专家医生来解释结果。这是一个叫IDx-DR的AI软件,能够通过图片检测眼疾。 当然,它也不是完全不需要人类协助的:护士或医生上传用特殊照相机拍摄的患者照片。IDx-DR软件算法首先指示上传的图像是否具有足够高质量以获得结果。 然后,它析图像以确定患者是否患有糖尿病性病变。糖尿病性病变是一种眼睛疾病,其中过多的糖损害眼睛的。糖尿病性病变是糖尿病患者最常见的并发症,每年全美约有20万例病例。 在一项使用超过900张图像的临床试验中,IDx-DR正确检测到糖尿病性病变的准确率为87%,正确识别没有发病患者的准确率为90%。 今年早些时候,科学家们训练了一种不同的算法,以学习如何识别与年龄有关的力丧失和糖尿病性病变等疾病。谷歌也正在训练其DeepMind AI以发现眼病。

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