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。 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。这项研究提出了一个使用卷积神经网络（CNN）和XGBoost相结合的脑肿瘤早期检测模型。 所提出的模型被命名为C-XGBoost，与纯粹的CNN相比，它的模型复杂度较低，使得它更容易训练，而且不容易出现过拟合。 Prototype 作者单位：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）和数字病理学的整合一直在增加。
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。 前两期，我们分别推送了： 田捷教授：基于AI和医疗大数据的影像组学研究及其临床应用 沈定刚教授：深度学习在医学影像分析中的应用 本期，我们将送上刘士远教授的演讲内容《中国医学影像AI发展现状与思考》。 刘士远教授现任上海长征医院影像医学与核医学科主任，中华医学会放射学分会侯任主任委员，中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长，从事医学影像临床工作长达32年，具有丰富的医教研工作经验。 ? 要形成与AI研发相关的标准和数据，需要在图象的采集环节，标准库的构建环节，病种的分布以及各种描述术语等等都要达成一定的共识。 ? 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。
课程内容： 我为什么选择医学影像这条路 重新审视AI这个工具：我眼中的人工智能与机器学习 当前AI医学影像技术的真实现状 实战案例详解：人工智能肺结节检测与良恶性诊断 经验分享：错误、弯路、失败、技巧、 解决方法 致AI医学影像领域的工作者：我们应具备哪些素质与技术 未来AI医学影像的机遇与突破点 观看方式 关于《未来医疗大讲堂—医学影像专题》系列课程的更多介绍，欢迎点击超链接阅读：《做AI的不懂医学 顶级”AI+医学影像“系列课程来袭》 以下内容节选自王立威教授课程 为什么选择医学影像这条路？ “医学影像相对而言是具有一定封闭性的问题。” 当前AI医学影像技术的真实现状 当然，不是说医学影像具有一定的封闭性，AI就能够在医学领域畅行无阻。 此外，病种与病种之间的差异度也很大，所以，AI 医学影像需要顶级医学专家和顶级机器学习学者通力合作才有可能成功。” 2、成像设备的差异会产生多种类型的图像。
在深度学习进入瓶颈之际，医学影像AI科研人员分为两大派：理论派和工程派。 以医学影像分析为例，由于医学影像数据复杂多变，不同器械商的成像设备、不同的成像参数选择、成像设备的更新换代等因素，都会导致图像性质（如信噪比、分辨率和伪影等等）的变化，以及不同病人与病情的差异也会导致图像特征的变化 要形成与AI研发相关的标准和数据，需要在图像采集环节、标准库构建环节、病种的分布以及各种描述术语等层面，都要达成一定的共识。 建立一套正确的基本伦理准则来指导AI的设计、管理和应用。 医学影像AI的未来 无论是AI理论创新，或是非理论层的行业标准建立，其均是医学影像AI成功的必备条件。 目前，计算机视觉与医学影像分析界泰斗级人物Demetri Terzopoulos院士已确认出席，与此同时，雷锋网也在邀请世界级医疗集团高管，CVPR、MICCAI等顶会主席参会。
我为什么选择医学影像这条路 重新审视AI这个工具：我眼中的人工智能与机器学习 当前AI医学影像技术的真实现状 实战案例详解：人工智能肺结节检测与良恶性诊断 经验分享：错误、弯路、失败、技巧、解决方法 致 AI医学影像领域的工作者：我们应具备哪些素质与技术 未来AI医学影像的机遇与突破点 关于《未来医疗大讲堂—医学影像专题》系列课程的更多介绍，欢迎点击超链接阅读： 《做AI的不懂医学，学医的不懂AI ？ “医学影像相对而言是具有一定封闭性的问题。” 当前AI医学影像技术的真实现状 当然，不是说医学影像具有一定的封闭性，AI就能够在医学领域畅行无阻。 此外，病种与病种之间的差异度也很大，所以，AI 医学影像需要顶级医学专家和顶级机器学习学者通力合作才有可能成功。” 2、成像设备的差异会产生多种类型的图像。 雷锋网AI掘金志线上直播结束后，王立威教授对部分学员提出的问题进行了解答，以下是选摘的问答实录，雷锋网AI掘金志作了不改变原意的编辑： 问：与医生医院的合作过程中最应该注意哪些问题？
预备知识：DICOM的常用Tag分类和说明 具体分析： LIDC-IDRI肺结节公开数据集Dicom和XML标注详解 LIDC-IDRI肺结节Dicom数据...
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。 沈教授在1999年就前往美国约翰霍普金斯大学医学院放射科从事医学图像分析方面的工作，是世界上最早开展医学影像人工智能研究的几位科学家之一，并最先将深度学习应用于医学影像，从事医学影像分析、计算机视觉与模式识别等领域的研究近 现在我觉得，高校的影像AI研究与公司的影像AI持平开发之间的差异越来越小。但是，学校里做的研究，通常数据非常小，这样研究结果推广性相对较差。 今年年初开始，我领导联影智能专门做影像AI。 所以我认为，要做好医学影像AI，必须要跟非常有经验的老师来做。今年6月27日，上海联影智能成立了医智合作培育研究中心，希望能把医院放射科医生和理工科人员聚集起来，大家一起来做医学影像AI。
语义分割是像素级别的识别，我们在很多领域的典型应用，背后的技术支撑都是图像分割算法，比如：医学影像、无人驾驶可行驶区域检测、背景虚化等。 图片 图片 本文涉及到的深度学习基础知识，及计算机视觉详细知识，推荐大家阅读ShowMeAI的教程专栏：深度学习教程：吴恩达专项课程 · 全套笔记解读 深度学习与计算机视觉教程：斯坦福CS231n · 实战数据集下载（百度网盘）：点击 这里 获取本文 [10] 使用神经网络进行肺部医学影像识别与分析 『masked montgomery county x-ray set 肺部医学影像数据集』 ⭐ ShowMeAI 标准答案）和预测掩码的组合图像： 测试用例的输入图像（左侧）、原始掩码标签（中间）、预测掩码（右侧） 图片 参考资料 实战数据集下载（百度网盘）：点击 这里 获取本文 [10] 使用神经网络进行肺部医学影像识别与分析 『masked montgomery county x-ray set 肺部医学影像数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub 深度学习教程
实时远程医学影像产品对图像传输的失真、卡顿、延时的要求尤为严苛。 在LiveVideoStackCon2019深圳大会上，华大智造音视频技术专家 黄翠萍详细了介绍如何在现有网络保障实时远程医学影像的服务质量及在网络方面所做的优化。 5 未来展望 华大智造是为了解决就医难而成立，未来有以下几方面的展望： 远程计移动超声诊断：借助5G网络，进一步将远程计移动超声覆盖更多有需要的地方； 医学影像云服务：综合5G+AI+云技术，为医生和患者提供更快捷
实时远程医学影像产品对图像传输的失真、卡顿、延时的要求尤为严苛。 在LiveVideoStackCon2019深圳大会上，华大智造音视频技术专家 黄翠萍详细了介绍如何在现有网络保障实时远程医学影像的服务质量及在网络方面所做的优化。 5 未来展望 华大智造是为了解决就医难而成立，未来有以下几方面的展望： 远程计移动超声诊断：借助5G网络，进一步将远程计移动超声覆盖更多有需要的地方； 医学影像云服务：综合5G+AI+云技术，为医生和患者提供更快捷 欢迎将你的技术实践、踩坑与填坑经历、技术与商业创业的思考分享出来，独乐不如众乐。 请将个人资料和话题信息邮件到 speaker@livevideostack.com 或点击【阅读原文】了解成为LiveVideoStackCon讲师的权益与义务，我们会在48小时内回复。
DICOM医学影像文件格式解析 dicom协议中文文档可去csdn下载 1.DICOM DICOM(DigitalImaging andCommunications inMedicine)是指医疗数字影像传输协定 ，是用于医学影像处理、储存、打印、传输的一组通用的标准协定。 两个能接受DICOM格式的医疗仪器间，可通过DICOM格式的文件，来接收与交换影像及病人资料。 DICOM” 最多 64 个字符 ST - Short Text短文本 可能包含一个或多个段落的字符串 最多 1024 个字符 LT - Long Text短文本 可能包含一个或多个锻炼的字符串，与LO 相同，但可以更长 最多 10240 个字符 UT - Unlimited Text无限制文本 包含一个或多个段落的字符串，与 LT 类似 最多(2的32次方–2)个字符 AE - Application
医学影像分析工作繁琐重复，极度消耗精力。 根据医学影像分析工作繁琐重复，工作量巨大，极度消耗医生精力。 CHIMA 数据显示，2015 年我国医院 PACS 系统(医学影像存档与通信系统)建设水平 50%-60%，而美国达到了近 100%的水平。 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。 “医学影像”应用场景下，主要运用人工智能技术解决以下三种需求： 1、病灶识别与标注：针对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析、对比分析等工作。 针对 X 线、CT、核磁共振等医学影像的病灶自动识别与标注系统，大幅提升影像医生诊断 效率，同时可以帮助医生发现难以用肉眼发现和判断的早期病灶，降低假阴性诊断结果的发生概率 2、靶区自动勾画与自适应放疗
AI 科技评论消息，近日，由卡内基梅隆大学机器学习系副主任邢波教授创立的 Petuum 公司近期发表了几篇论文，介绍了如何使用机器学习自动生成医学影像报告，从而更好地辅助医生做治疗与诊断。 相关的工作 为医学影像添加文本报告 为了将文本报告添加到医学影像上，需要几个步骤。在我们的设置中，添加到医学影像上的文本是完全结构化的或半结构化的（例如标签，属性，模板），而不是自然文本。 结语 AI 科技评论了解到，近年来，人工智能，尤其是深度学习的成熟使得市场上出现了很多AI辅助诊断产品。 ，但是AI也能够参与疾病的筛查和预测、写结构化的病历、在基层担任全科医生助手的角色，AI在减少医生工作时间、提高诊断治疗效率方面起到非常大的作用。 AI 科技评论认为，邢波教授团队的研究成果不是第一家，相信也不会是最后一家。未来，随着产品迭代的不断升级，算法层面的不断打磨，医学影像结构化报告的生成方面的研究，将陆续有其他玩家进入。
近日，由麻省理工学院（MIT）电子工程与计算机科学（ECCS）实验室多位博士所著的医学影像AI论文被CVPR 2019收录。 以下为论文详细内容，由AI掘金志学术组编译。关注AI掘金志公众号，在对话框回复关键词“CVPR”，即可获取原文PDF。后续我们也将持续推送2019 CVPR最新医学影像AI文章。 当有多个地图集可用时，它们每个都与目标体积对齐，并且与扭曲的图谱标签融合。 我们强调精确的分割网络架构不是这项工作的重点，因为我们的方法可以与任何监督的分割网络结合使用。 一方面ours-coupled方法以与标签相同的来扭曲图像，确保扭曲的标签与变换的图像匹配。另一方面SAS-aug将不完美的扭曲标签与 不正确的图像纹理配对。
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。 相对左心室，右心室分割具有很大挑战性：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；分割顶点图像的切片十分困难；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
“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。 随着人们对AI技术期望的不断提高，AI超越人类甚至取代人类的观点在一段时间里甚嚣尘上，人与技术似乎站到了一个对立面。 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 沈定刚教授，是世界上最早开展医学影像人工智能研究的几位科学家之一，并最先将深度学习应用于医学影像，从事医学影像分析、计算机视觉与模式识别等领域的研究近20年。
在前面的两篇文章中已经分享过一些公开数据集，今天我将继续分享kaggle上可下载的医学影像公开数据集给大家。 之前的两篇文章的公开数据下载可访问这两篇医学影像公开数据集，医学影像公开数据集（续）。
依赖成像数据的医学领域包括放射学，病理学，皮肤病学和眼科学，这些领域已经受益于AI方法的应用。比如在放射学中，有经验的医生一般通过视觉来评估医学图像来检测，表征和监测疾病。 与这种定性推理相比，AI擅长在数据中识别复杂的模式，并以自动化方式提供定量评估。把AI集成到临床工作流程中作为辅助医生的工具时，可以更准确和可重复性的进行放射学评估。 AI在医学成像中的两种方法 ? 目前有两类AI方法被广泛应用到医学图像中。 第一种是人工特征工程，这些特征是根据数学方程（如肿瘤纹理）来定义的，可以通过计算机程序来量化。 AI对肿瘤图像工作流的影响 ? 肿瘤学三个主要的临床放射影像学任务：异常检测，表征和变化监测。 其他架构，例如U-net，是专门为医学影像而设计的。
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。 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。 以下为论文详细内容，由雷锋网AI掘金志学术组小烟与卡卡编译。关注“AI掘金志”公众号，在对话框回复关键词“韩国”，即可获取原文内容和参考文献。 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
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。 医学影像成像设备及医学影像信息系统 封闭的医疗体系已经无法满足医学影像AI快速发展的需要，医疗机构、影像AI开发商等各方协作与联合成为必然趋势。 政策开闸是医学影像AI产品走向商业化的重要因素。 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。
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