微美全息（NASDAQ：WIMI）开发Auto-AIX框架，采用医学全息合成X射线图像训练AI诊断模型

据悉，微美全息（NASDAQ:WIMI）开发一种应用于医学X光片分析的Auto-AIX框架，该框架可以使用基于全息合成数据的方法来开发 X 射线图像分析的基于学习的算法。该框架使用计算机断层扫描（CT）模拟的全息合成数据来训练 AI 模型，并使用域随机化来提高模型的泛化性能。Auto-AIX在全息合成数据上训练AI模型，结合当代领域泛化技术，导致机器学习模型在真实数据上的表现与在精确匹配的真实数据训练集上训练的模型相当。此外，该框架在扩展数据管理方面的优势，因为数据生成是全息合成的，可以通过自动注释3D模型来减少数据采集和注释的成本。Auto-AIX还可以用于测试新型仪器、设计补充手术方法和设想改善结果的新技术，从而为基于X射线的智能系统的构思、设计和评估提供了机会，而不受实时人类数据收集的隐私和伦理问题制约。

医学图像分析在现代医疗领域中扮演着越来越重要的角色，因为它可以帮助医生诊断和治疗疾病。随着机器学习和人工智能技术的不断发展，医学图像分析的自动化和智能化已经成为可能。然而，由于实时数据收集的费用和实际考虑等因素，对实时收集的数据进行事后分析具有根本和实际的局限性。然而，开发有效的机器学习算法需要大量的训练数据。收集和标记真实的医学图像数据非常昂贵和耗时，并且可能会涉及到隐私和伦理问题。因此，全息合成数据的使用已经成为一个最佳的解决方案。WIMI微美全息Auto-AIX就是一个用于X射线图像分析的基于通用学习的算法的开发框架。

资料显示，微美全息（NASDAQ:WIMI）Auto-AIX框架使用计算机断层扫描（CT）生成逼真的全息合成X射线图像。使用CT扫描可以模拟人体内部的组织结构，使全息合成图像更加逼真。然后使用域随机化技术来训练AI模型。域随机化技术是一种数据扩充技术，它通过对全息合成数据进行随机变换来扩充数据集，从而增加了数据的多样性。这可以提高模型的泛化能力，并使其能够在现实世界中获取的临床X射线上进行评估和部署。Auto-AI框架的核心是使用计算机断层扫描（CT）模拟的全息合成数据来训练 AI 模型，并使用域随机化来提高模型的泛化性能。

WIMI Auto-AIX的核心是在全息合成数据上训练深度学习模型，并使用域随机化技术使其具有推广性。Auto-AIX框架实现包含如下步骤与功能：

创建模拟数据集：首先，需要创建一个模拟数据集，该数据集包括逼真的X射线图像。Auto-AIX使用了计算机断层扫描（CT）模拟的全息合成数据来生成逼真的X射线图像。Auto-AIX使用了open-source Visible Human数据集，目前使用了这些数据集来全息合成一系列包含肺部、胸部和骨骼的X射线图像。

数据注释和标记：在Auto-AIX的实现中，使用了CT扫描数据集来注释和标记模拟的X射线图像。CT扫描数据集中的肺、心脏、胸部骨骼等结构的分割图像来注释和标记的X射线图像，这些标记用于训练深度学习模型。

模型训练：深度学习模型在模拟数据集上进行训练。在本文中，Auto-AIX使用U-Net模型，域随机化技术来训练模型，以使其具有推广性。具体来说，在每次训练迭代中随机调整数据集中的参数，如图像的亮度、对比度和噪声等。

模型评估：Auto-AIX使用真实的X射线图像对训练的深度学习模型进行评估。使用数据集进行评估。将训练的模型与使用真实X射线图像训练的模型进行比较，并评估其性能。同时将训练好的模型应用于实际场景中。使用一个由多个卷积神经网络组成的深度学习模型来进行肺结节检测。将这个模型应用于真实的X射线图像中，以评估其性能。

WIMI微美全息Auto-AIX可以为医学图像分析提供许多优势。首先，Auto-AIX可以大大减少数据采集和标注的成本和时间。其次，由于Auto-AIX使用的是全息合成数据，因此可以避免隐私和伦理问题。此外，Auto-AIX还可以为医生提供更准确的诊断和治疗方案，从而提高患者的治疗效果。

使用全息合成数据的生成和机器学习算法在医疗影像领域具有巨大的市场价值和意义。首先，这种技术可以大大缩短研发新型医疗设备或药物的时间和成本，因为它可以在不必直接处理真实数据的情况下进行训练和测试。这可以使医疗机构和医疗企业更快地将新技术和治疗方法推向市场，以改善患者的健康和生活质量。其次，这种技术可以提高医疗诊断和治疗的准确性和效率。通过使用机器学习算法分析全息合成数据，医生和研究人员可以更准确地诊断疾病、选择最佳的治疗方案，并且可以更好地预测病情的发展。这可以提高医疗诊断和治疗的准确性和效率，减少医疗失误和提高治疗效果，从而降低医疗成本。这种技术还可以促进医学科研的发展。通过使用机器学习算法分析全息合成数据，研究人员可以更深入地理解疾病的发病机制和治疗方法，并开发更有效的治疗方法。这可以加快医学科研的进展，为更好地保护和改善人类健康做出更大的贡献。

微美全息（NASDAQ:WIMI）Auto-AIX框架，使用全息合成的医学图像数据来训练AI图像分析模型，以解决真实数据收集和注释的难题和挑战。Auto-AIX使用CT扫描的3D模型来生成医学全息合成X射线图像，使用域随机化技术来训练AI模型，使其具有良好的泛化能力。该框架能够生成可推广的AI算法，可在现实世界中获取的临床X射线上进行评估和部署。该框架可以简化和扩展数据管理，并且产生的深度学习图像分析模型的性能与真实数据训练的模型相当或更好。这项技术有望为医学成像上的AI算法开发提供一个更加可靠和可行的解决方案。