中国介入性EUS视频大赛启动 富士胶片SP-900超声微探头系统发布_石汽视频内窥镜
石汽电话

95080

中国介入性EUS视频大赛启动 富士胶片SP-900超声微探头系统发布

来源:石汽

第一个,和医生协作的能力(这一能力与 EQ 有关)。传统的机器器学习中,往往只需要跟设备和代码打交道,而医学影像研发需要经常和医生沟通,把医生的思路不断地模拟成代码。其中的很多思路和方法都无法从论文里面得来,和医生的协作往往是 AI 研究人员需要具备的能力。

第二个,从数据中找寻优化模型思路的能力,即问题解决能力(这一能力与 IQ 有关)。医学影像数据,每个医院都不一样,主要体现在医院的场景、拍摄手法等。很多时候,甚至每个病种的数据都没有前人的工作可参考。这就需要我们花大量的时间泡在数据里面,寻找数据里面的规律,来优化模型。控制好数据敏感性,防止 garbage in garbage out,从而能控制好数据,就能控制效果。

AI 工程师这一能力的天分体现在:每次接触的数据都不同,判断思路路都不同的情况下,能迅速的找到解决问题的关键。而进一步的天分还体现在能抽象推出标准、实用新框架的能力。

而且需要注意的是,机器学习是【法】,深度学习是【术】,AI 工程师不能太痴迷于工具,而忽略问题的本质。

第三个,把 paper 新思路和新框架引入 实际工作的能力(这一能力跟勤奋有关)。因为新的框架替换旧的框架,带来的往往是门槛的提升,不 follow 就落后,所以我们一定要紧跟最新的前沿进展。不过这种能力,往往只能解决公开数据集的问题。对于我们碰到的实际复杂多变的医学图像,肯定是不够的,很容易会陷入到坑里面去。

目前我们也在招聘 AI 工程师、机器学习工程师、算法工程师以及数据工程师,感兴趣的同学欢迎联系我们。

视频内窥镜:中国介入性EUS视频大赛启动 富士胶片SP-900超声微探头系统发布
中国介入性EUS视频大赛启动 富士胶片SP-900超声微探头系统发布

第一,我们讲了一下医学图像分析的方法和流派之分,在我们实际工作中,目标检测这种方法的作用凌驾于其他方法之上。我们通常不会选择优先去解决图像分类、重构以及分割问题,而更多地将其当做目标检测问题。虽然这一方法论比较固定,但实际用于医学影像分析时,应用面也非常宽泛。

第二,分享了目标检测的全流程,包括框架的学习、模型打造后怎样跟医疗机构对接的问题等。

最后,分享了怎样跟医生做好 AI 合作,进而分享了 AI 工程师应该具备的几个能力以及需要进行哪些方向的修炼。

以上就是本期嘉宾的全部分享内容。更多公开课视频请到雷锋网(公众号:雷锋网)AI 研习社社区(/httsclub.leiphone.com/)观看。关注微信公众号:AI 研习社(okweiwu),可获取最新公开课直播时间预告。

Copyright © 2011-2018 www.leiphone.com 雷锋网-移动互联网智能终端第一媒体 All Rights Reserved 粤ICP备11095991号-1 ICP证粤B2-20150332

由于网站服务器维护升级,雷锋网将在7月14日22:00-24:00 暂时关闭网站。由此给您带来的不便,我们深表歉意。特此公告!

关键词:工业视频内窥镜价格 ;内窥镜手术安全吗 ;学生检查声带视频

本文由石汽整理发布,转载请注明出自http://www.allgirlsrally.com/27ba/4767.html

上一篇:XL VU工业视频内窥镜 满足所有工业视频内窥检测需求下一篇:中国介入性EUS视频大赛启动 富士胶片SP-900超声微探头系统发布

管道内窥镜检测中,管道全景检测视频分析软件的工...相关文章

中国介入性EUS视频大赛启动 富士胶片SP-900超声微探头系统发布图文资讯

友情链接【Links】

石汽|布袋过滤器 |液晶显示板|升降机 |喷丸机|除甲醛|电销机器人