人工智能与图像识别在医疗诊断方面的应用-综述-Feb.14,15
- 2018 年6月份 的文章:
运用人工智能去解决以下问题:1.肿瘤探测。比如皮肤色素瘤,乳腺癌,肺部癌变的早期识别。2.肿瘤发展追踪。人工智能可以根据器官组织的分布,预测出肿瘤扩散到不同部位的概率,并能从图片中获取癌变组织的形状,位置,浓度等等。**3.血液量化与可视化。**通过核磁共振图像,人工智能可以更有效地再现心脏内部血液的流量变化,并且探测心脏病变。4.病理解读。由于不同医生对于同一张图片的理解不同,人工智能可以被训练用于解读图片,并向医生提供较为全面的报告,使医生可以了解到多种不同的病理可能性。5.糖尿病视网膜病变检测。由糖尿病导致的视网膜病变是失明的一大主因,而早期治疗可以有效减缓这一症状。人工智能可以辨认出处于早期的患者,并能根据图片像素判断病情的发展程度。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27568550
https://cs.adelaide.edu.au/~dlmia2/DG_talk.pdf
这篇中涉及到比较专业的关于CT 和MRI的 待看https://ai.googleblog.com/2018/10/applying-deep-learning-to-metastatic.html
google AI blog 待看
https://www.healthcare.siemens.com/news/mso-dossier-ai.html
这个blog也是关于医学诊断前景的 可以看
Feb.15
paper reading :
An overview of deep learning in medical imaging focusing on MRI
本文中和我之前研究相关的内容, 主要也是image denosing and image restoration, 还有image super-resolution, 这两部分我之后会继续看相关的论文进行深度研究。
同时在医学上的应用方面,image segmentation 也是比较重要的方面,这部分可以和学医的同学讨论。
image retrieval 也是很重要的一方面,主要和管理医学数据库,以及借助之前的数据做推断有关系。
该篇论文中还给了很多可以参考的医学图像的资料库,以及github上相关的网址。可以参考。
- 转帖一个图像识别方面的应用-Identifying Plant Species
- 视网膜眼底图像预测心脏病风险:Nature综述深度学习在生物医疗中的新应用
- LBP在人脸识别应用方面的综述文章
- 设计(15) 根树的枚举及其在LSI剖析识别和在程序整理简化方面的应用
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- opencv图像识别技术在自动化测试中的应用
- 深度学习在图像识别中的应用--学习笔记3
- 调研报告—FPGA在图像处理方面的应用以及发展
- AI生物医疗新应用:视网膜眼底图像测心脏病
- 关于图像识别与人工智能的就业情况
- 手写数字识别——数据降维(PCA)技术在图像识别中的应用
- 10款人工智能和机器学习领域方面的开源项目。15 个开源的顶级人工智能工具,人工智能和机器学习领域中有趣的开源项目
- 评价B超诊断图像质量的指标综述
- 主成分分析(PCA)在压缩图像方面的应用
- 太赫兹在医学诊断方面的应用
- DL的图像识别、语音识别应用进展及MxNet开源框架设计
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- rdf(图数据)数据集发布:医疗诊断用药方面的