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标签 > 医疗影像
医学影像是指为了医疗或医学研究,对人体或人体某部分,以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。它包含以下两个相对独立的研究方向:医学成像系统(medical imaging system)和医学图像处理(medical image processing)。
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2020年1月,索尼面向中国市场推出了新一代医疗影像管理系统NUCLeUS,该系统将为医院提供更友好、更简化的数字影像工作流程,还可以根据需要,在整个医...
医疗健康领域一直是ADI重视的市场之一,日前ADI中国区医疗行业市场总监彭智峰介绍了ADI在医疗领域的布局,重点包括智能可穿戴、医疗影像及监护市场以及体...
所谓智慧医疗,就是利用先进的物联网技术打造出一个区域医疗信息平台,将患者与医生、医疗机构、医疗设备链接起来,促进各方之间良性互动,实现优势医疗资源的下沉和平衡。
影像设备是影像数据产生的源头,直接决定着影像的质量,影响着医生的诊断和治疗。医疗影像产业应以AI为切入口,实现源头赋能,完成全流程实时质量控制,将整个医...
随着高龄化社会脚步逼近,市场对于智慧医疗产业的需求愈来愈高,不仅是资通讯(ICT)产业的业者积极推广,近年来连向来保守的医疗院所也纷纷加速智慧化的发展。
当前智慧医疗拥有三大核心应用场景:覆盖医疗机构内部全流程的信息化管理体系;连接医疗机构与患者之间、医疗机构之间的远程医疗与分级诊疗体系;医疗影像AI辅助...
AI技术不再只是构想,已经渗透到医疗领域实际应用的各个环节,能够协助医生进行重复的机械劳动,通过学科交叉,碰撞出火花,极大地提高了效率和准确率。
据统计,截至目前中国医学影像的检查总数已经超过了75亿,而且随着设备越来越复杂、信息量越来越大,以及图像从二维走向三维、静态迈向动态,数据量每年也在呈现...
人工智能+医疗的落地场景也在不断扩张,目前已经涵盖医学影像、病理检验、医疗大数据分析、基因、健康管理,智能器械、虚拟助手、药物研发、医院管理等多个领域。
对于中国这样一个人口大国来说,医学影像的市场潜力可谓十分巨大。据统计,截至目前中国医学影像的检查总数已经超过了75亿,而且随着设备越来越复杂、信息量越来...
AI医疗是AI技术运用最广泛也较为成熟的领域,但伴随争议声越来越大,看好者认为AI能帮助解决医疗资源缺乏的问题,并能提高医生工作效率,从而创造价值。
自然图像领域中存在着许多海量数据集,如ImageNet,MSCOCO。基于这些数据集产生的预训练模型推动了分类、检测、分割等应用的进步。
目前肺部AI医学辅助诊断产品只能做肺结节的检出,在医院实际应用场景中,单纯的检出无法真正意义上有效地解决临床诊断。
人工智能、机器学习、深度学习这三个不断被深入开发的技术,医疗影像的大数据分析用得上、在医院的病患分析人脸辨识也用得上、而在B2C端的在线皮肤状况检测也用得上。
总体而言,医疗影像之类的工作负载,常常需要小批次或流处理方式应对,这就非常适合使用CPU作为支撑硬件,特别是英特尔 至强 可扩展处理器,可以为 AI 模...
“AI的‘燃料’是数据。”近日,在超声大数据与人工智能应用与推广大会上,上海交通大学附属瑞金医院教授詹维伟打了一个形象的比喻,他说,驱动AI落地临床,数...
DeepMind以光学相干断层扫描视网膜图像 AI技术尚难以取代医生专业
DeepMind以光学相干断层扫描(Optical coherence tomography,OCT)视网膜图像,进行眼睛疾病诊断的机器学习训练,该产品...
韩国研发一套基于AI的医疗影像判读系统 诊断准确率比人类医生高近20%
韩国研究小组研发了一套基于AI的医疗影像判读系统,可以通过胸部X射线筛查肺癌等肺部疾病,诊断准确率比人类医生高近20%。
近日,在动脉网举办的VB100新春战略发布日上,由中国医学影像AI产学研用创新联盟牵头,汇集了国内三甲医院的影像专家、科研专家和领先的AI医学公司一起起...
随着人们对人工智能技术的探索逐步深入,AI正在渐渐渗透到医疗影像行业的方方面面。毫不夸张地说,AI正在重塑医疗影像行业。
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