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標簽 > 醫療影像
醫學影像是指為了醫療或醫學研究,對人體或人體某部分,以非侵入方式取得內部組織影像的技術與處理過程。它包含以下兩個相對獨立的研究方向:醫學成像系統(medical imaging system)和醫學圖像處理(medical image processing)。
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2020年1月,索尼面向中國市場推出了新一代醫療影像管理系統NUCLeUS,該系統將為醫院提供更友好、更簡化的數字影像工作流程,還可以根據需要,在整個醫...
醫療健康領域一直是ADI重視的市場之一,日前ADI中國區醫療行業市場總監彭智峰介紹了ADI在醫療領域的布局,重點包括智能可穿戴、醫療影像及監護市場以及體...
所謂智慧醫療,就是利用先進的物聯網技術打造出一個區域醫療信息平臺,將患者與醫生、醫療機構、醫療設備鏈接起來,促進各方之間良性互動,實現優勢醫療資源的下沉和平衡。
影像設備是影像數據產生的源頭,直接決定著影像的質量,影響著醫生的診斷和治療。醫療影像產業應以AI為切入口,實現源頭賦能,完成全流程實時質量控制,將整個醫...
隨著高齡化社會腳步逼近,市場對于智慧醫療產業的需求愈來愈高,不僅是資通訊(ICT)產業的業者積極推廣,近年來連向來保守的醫療院所也紛紛加速智慧化的發展。
當前智慧醫療擁有三大核心應用場景:覆蓋醫療機構內部全流程的信息化管理體系;連接醫療機構與患者之間、醫療機構之間的遠程醫療與分級診療體系;醫療影像AI輔助...
AI技術不再只是構想,已經滲透到醫療領域實際應用的各個環節,能夠協助醫生進行重復的機械勞動,通過學科交叉,碰撞出火花,極大地提高了效率和準確率。
據統計,截至目前中國醫學影像的檢查總數已經超過了75億,而且隨著設備越來越復雜、信息量越來越大,以及圖像從二維走向三維、靜態邁向動態,數據量每年也在呈現...
人工智能+醫療的落地場景也在不斷擴張,目前已經涵蓋醫學影像、病理檢驗、醫療大數據分析、基因、健康管理,智能器械、虛擬助手、藥物研發、醫院管理等多個領域。
對于中國這樣一個人口大國來說,醫學影像的市場潛力可謂十分巨大。據統計,截至目前中國醫學影像的檢查總數已經超過了75億,而且隨著設備越來越復雜、信息量越來...
AI醫療是AI技術運用最廣泛也較為成熟的領域,但伴隨爭議聲越來越大,看好者認為AI能幫助解決醫療資源缺乏的問題,并能提高醫生工作效率,從而創造價值。
自然圖像領域中存在著許多海量數據集,如ImageNet,MSCOCO。基于這些數據集產生的預訓練模型推動了分類、檢測、分割等應用的進步。
目前肺部AI醫學輔助診斷產品只能做肺結節的檢出,在醫院實際應用場景中,單純的檢出無法真正意義上有效地解決臨床診斷。
人工智能、機器學習、深度學習這三個不斷被深入開發的技術,醫療影像的大數據分析用得上、在醫院的病患分析人臉辨識也用得上、而在B2C端的在線皮膚狀況檢測也用得上。
總體而言,醫療影像之類的工作負載,常常需要小批次或流處理方式應對,這就非常適合使用CPU作為支撐硬件,特別是英特爾 至強 可擴展處理器,可以為 AI 模...
“AI的‘燃料’是數據。”近日,在超聲大數據與人工智能應用與推廣大會上,上海交通大學附屬瑞金醫院教授詹維偉打了一個形象的比喻,他說,驅動AI落地臨床,數...
DeepMind以光學相干斷層掃描視網膜圖像 AI技術尚難以取代醫生專業
DeepMind以光學相干斷層掃描(Optical coherence tomography,OCT)視網膜圖像,進行眼睛疾病診斷的機器學習訓練,該產品...
韓國研發一套基于AI的醫療影像判讀系統 診斷準確率比人類醫生高近20%
韓國研究小組研發了一套基于AI的醫療影像判讀系統,可以通過胸部X射線篩查肺癌等肺部疾病,診斷準確率比人類醫生高近20%。
近日,在動脈網舉辦的VB100新春戰略發布日上,由中國醫學影像AI產學研用創新聯盟牽頭,匯集了國內三甲醫院的影像專家、科研專家和領先的AI醫學公司一起起...
隨著人們對人工智能技術的探索逐步深入,AI正在漸漸滲透到醫療影像行業的方方面面。毫不夸張地說,AI正在重塑醫療影像行業。
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