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5G应用试点已成燎原之势,我国多省市打造5G示范标杆

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如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴,设置相关的任务及采用合理的模型方法?医学图像分析中目标检测任务的普遍性,使得开发目标检测集成框架显得必要。

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近日,在雷锋网(公众号:雷锋网) AI 研习社公开课上,深圳市宜远智能科技有限公司负责人吴博剖析了目标检测已有的框架,重点分享如何对目标检测框架进行改造,以便在医学图像分析中产生更好的效果。公开课回放视频网址:/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo

学术背景:先后在清华大学、香港浸会大学求学,并在英国利兹大学完成博士后,师从计算机视觉专家唐远炎教授等人。在 ICML/ACL 等顶级会议发表过多篇人工智能论文。

工业界经验:2017 年创立医疗 AI 公司——宜远智能,该公司集结了 20 多名人工智能博士以及众多海内外医学顾问,为医疗健康领域提供 AI 增强解决方案,并与多家知名医院达成合作,并推出成型产品。创立宜远智能之前,吴博曾在爱立信大数据研究院任职,还曾主导过百亿级虚拟品电商、数字货币系统的业务及数据架构建设与运营。

今天给大家讲一下目标检测集成框架在医学图像 AI 辅助分析中的应用。

分类与识别:这是最简单最直接的任务类型。左边的图是吴恩达教授之前做的一个 X 光模型,这个模型中主要做分类,判断是否有肺炎等病症。图像分类与识别是常见的图像分析(MIA: Medical Image Analysis) 任务,是图像检索的基本单元。

像 ImageNet 被 AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、SENet 等深度神经网络从 72% 的准确率,逐步提升到 97.75%,超越人眼 94.9% 的水平。而医学图像的分类也非常具有现实意义,比如可以判断人是有病还是无病、以及是哪类病,像 Nature、Science 杂志就发表过皮肤癌、胸片、眼底照等医学场景的图像分类模型。

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