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数据量不足,MedicalNet 如何助力医疗影像 AI 突破瓶颈?

6.jpg 三、MedicalNet的技术实现 在 MedicalNet 的实现过程中,有不少难题需要通过技术来解决。 为了获取更多标注信息,MedicalNet全部采用分割数据集。 MedicalNet由编码和解码部分组成,编码部分为开源的模型。为了将更多的信息集中在编码部分,所以就把大部分参数都集中在了编码中。 9.jpg 最终的实验结果证明,在3D医疗影像应用中,MedicalNet能帮助小数据场景的网络加快收敛速度,提升预测性能。 10.jpg 四、Q&A Q:MedicalNet使用代码是否已开源? MedicalNet有无用到医院的某个功能上? A:MedicalNet相关代码已开源,详见https://github.com/Tencent/MedicalNetMedicalNet目前也已经用于多个落地模块中。

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腾讯优图开源业界首个3D医疗影像大数据预训练模型MedicalNet

近日,腾讯优图首个医疗 AI 深度学习预训练模型 MedicalNet (https://github.com/Tencent/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 MedicalNet具备以下特性: MedicalNet 提供的预训练网络可迁移到任何 3D 医疗影像的 AI 应用中,包括但不限于分割、检测、分类等任务; 尤其适用小数据医疗影像 AI 场景,能加快网络收敛 在收敛速度上,实验证明,无论是在肺分割任务还是肺结节分类任务上,MedicalNet 均能为模型提供一个较低的初始化损失值,明显加快损失下降速度,下图为 MedicalNet 性能的一个简单示例,展示了在全器官分割应用中 可以看出,基于腾讯预训练模型(MedicalNet)的结果最接近标签(ground truth),且远优于从零训练(train from scratch)的结果。 ? 注:封面图来自腾讯优图MedicalNet的Github项目(https://github.com/Tencent/MedicalNet

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    【开源公告】3D医疗影像预训练模型MedicalNet开源

    本项目MedicalNet将多个3D医疗数据集集合成大数据集,基于此数据集提供了完整的3D-ResNet系列预训练模型与相应的迁移学习训练代码。 MedicalNet适用的场景 MedicalNet提供的预训练网络可迁移到任何3D医疗影像的AI应用中,包括但不限于分割、检测、分类等任务。 MedicalNet性能展示 ? 上图是在相同的迭代次数下,不同预训练方式的测试结果,相对于从头训练,MedicalNet能明显加快网络收敛速度,提升性能。 MedicalNet 正式开源 Github 开源地址: https://github.com/Tencent/MedicalNet (点击文末阅读原文直接访问) 请给 MedicalNet 一个 Star

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    腾讯开源首个医疗AI项目,业内首个3D医疗影像大数据预训练模型

    腾讯优图说,MedicalNet能够加快模型收敛,减轻模型对数据量的依赖,帮助3D医疗影像AI应用“打地基”。 腾讯优图表示,这正是其开源MedicalNet的原因所在。 MedicalNet是如何做出来的? 效果远优于从零训练 为了衡量模型效果,他们将MedicalNet模型迁移到预训练时未接触过的Visceral和LIDC数据集中。 下图是MedicalNet性能的一个简单示例,展示了在全器官分割应用中,不同预训练方式在一定训练迭代次数下的测试结果。

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    腾讯开源首个医疗AI项目,业内首个3D医疗影像大数据预训练模型

    腾讯优图说,MedicalNet能够加快模型收敛,减轻模型对数据量的依赖,帮助3D医疗影像AI应用“打地基”。 腾讯优图表示,这正是其开源MedicalNet的原因所在。 MedicalNet是如何做出来的? 效果远优于从零训练 为了衡量模型效果,他们将MedicalNet模型迁移到预训练时未接触过的Visceral和LIDC数据集中。 下图是MedicalNet性能的一个简单示例,展示了在全器官分割应用中,不同预训练方式在一定训练迭代次数下的测试结果。

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    医疗AI落地必备!腾讯优图开源业界首个3D医疗影像大数据预训练模型

    MedicalNet(https://github.com/Tencent/MedicalNet)是腾讯优图首个专为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“ 打地基”的作用,加快模型收敛,减轻模型对数据量的依赖,MedicalNet具备以下特性: 1. 在收敛速度上,实验证明,无论是在肺分割任务还是肺结节分类任务上,MedicalNet均能为模型提供一个较低的初始化损失值,明显加快损失下降速度,下图为MedicalNet性能的一个简单示例,展示了在全器官分割应用中 专有领域专有模型,MedicalNet相当于为各个3D医疗影像应用准备了具备临床通用知识的数据库。 MedicalNet 正式开源 Github 开源地址: https://github.com/Tencent/MedicalNet (点击文末阅读原文直接访问) 请给 MedicalNet 一个 Star

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    云+社区技术沙龙第30期回顾-腾讯开源技术(文末附PPT)

    等话题与各位开发者进行探讨,深度揭秘了腾讯开源项目TencentOS tiny、TubeMQ、Kona JDK、TARS以及MedicalNet,为大家奉献了一场开源技术盛宴,带来腾讯开源最新成果,与广大开发者共同探讨开源趋势 20985527_20191221163628_216296_84379088_DSC_4282 (1).jpg 第4位嘉宾是腾讯高级研究员陈思宏,为大家带来的分享题目是《MedicalNet:3D医疗影像专用预训练模型实践与应用 数据量缺乏是医疗AI落地的痛点,MedicalNet致力于提供基于3D医疗影像大数据的预训练模型,帮助小数据业务加快训练速度与提升性能。 本次分享陈老师分析了MedicalNet的实现流程,并结合多种医疗场景介绍了MedicalNet在迁移学习中的应用。 --从零开始快速打造IoT小应用-叶丰.pdf 云加社区沙龙TubeMQ的Apache之路 - 张国成.pdf 云加社区沙龙-田甜.pdf Kona_JDK在腾讯大数据领域实践与发展-杨晓峰.pdf MedicalNet3D

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    七大Github机器学习热门项目

    安装tfpyth: pythonpip install tfpyth MedicalNet https://github.com/Tencent/MedicalNet 将迁移学习与NLP联系起来。 当我看到这个精彩的MedicalNet项目时,我感到很激动。 ? 因此,TenCent发布的MedicalNet是一个出色的开源项目,我希望很多人能够继续在它上面工作。MedicalNet的开发人员已经发布了基于23个数据集的四个预训练模型。

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    盘点当下大热的 7 大 Github 机器学习『创新』项目

    MedicalNet MedicalNet中包含了一个PyTorch项目,该项目将《Med3D:用迁移学习分析3D医学图像》(https://arxiv.org/abs/1904.00625 众所周知,深度学习模型(通常)需要大量训练数据,而TenCent发布的MedicalNet是一个相当出色的开源项目,希望大家都能尝试使用它。 MedicalNet的开发人员已经发布了四个预训练模型,这些模型基于23个数据集。

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    盘点当下大热的 7 大 Github 机器学习『创新』项目

    MedicalNet ? MedicalNet中包含了一个PyTorch项目,该项目将《Med3D:用迁移学习分析3D医学图像》(https://arxiv.org/abs/1904.00625)这篇论文中的想法付诸实践。 众所周知,深度学习模型(通常)需要大量训练数据,而TenCent发布的MedicalNet是一个相当出色的开源项目,希望大家都能尝试使用它。 MedicalNet的开发人员已经发布了四个预训练模型,这些模型基于23个数据集。

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    报名中:腾讯开源技术大揭秘,12月21日相约深圳!

    12月21日,深圳腾讯大厦,腾讯技术专家将聚焦在腾讯开源项目TencentOS tiny、TubeMQ、Kona JDK、TARS以及MedicalNet:3D,展开一场开源技术盛宴,带来腾讯开源最新成果

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    腾讯开源技术大揭秘,大波技术干货等你来!| 沙龙报名中

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    在中国提供了60亿次服务的疫情模块向世界开源

    TH_COVID19_National也是继腾讯优图医疗AI深度学习预训练模型MedicalNet后,腾讯在医疗技术领域的又一开源贡献。

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    【资料合集】2019 云+技术沙龙盘点回顾

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    腾讯汤道生:开源已成为许多技术驱动型产业重要的创新推动力

    在AI领域,腾讯开源了MedicalNet医疗深度学习预训练模型,其机器学习开源平台Angel成为中国首个LF AI基金会毕业项目;在大数据领域,资源管理平台核心TKE、分布式数据库TBase、万亿级分布式消息中间件

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    Kona JDK 在腾讯大数据领域内的实践与发展

    本次沙龙邀请了多位腾讯技术专家,深度揭秘了腾讯开源项目TencentOS tiny、TubeMQ、Kona JDK、TARS以及MedicalNet

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