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体素科技:2018年,算法驱动下的医学影像分析进展

自 2012 年 AlexNet 挑战 ImageNet 获得巨大成功以来,用于图像领域的深度学习算法以令人目不暇接的速度飞速演化着。通用图像领域中,有明确边界的问题,例如特定类别有标注数据的物体检测、定位、识别,乃至特定场景的图像生成、一定精确度内的图像分割,都出现了令人更新认知的深度学习解答。 目前,站在深度学习研究一线的计算机视觉研究者们,有相当一部分深入到更细分的、与应用场景联系更紧密的任务中,同时扩展算法能够覆盖的数据类型。 2018 年,在医疗影像这个分支中,来自加州的人工智能医疗公司体素科技,结合自身产品线的开发路径,发表了多篇论文,论文探讨了如何利用深度学习算法临床决策支持:例如用端到端算法处理影像中分割问题、 配准问题,以及如何在标注数据有限,且迁移学习困难的情况下,利用代理监督和联合训练获得更好的模型效果。以下为论文介绍:

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