病灶智能识别研究论文

在脑脱髓鞘病MRI成像人工智能应用研究中,我们收集到150例患者,其中73例为多发性硬化,77例为视神经脊髓炎。我们以68例患者作为训练集,62例作为验证集,手动勾画

本论文以34种常见农作物害虫为研究对象，建立了基于深度学习的农业害虫图像智能识别系统，包括手机客户端，云服务端和深度学习算法，实现了害虫图像高效、

本报告《开启医学智慧之眼——医学影像中人工智能技术应用现状及展望》是机器之心产业研究团队推出的《「智周」人工智能技术应用报告系列》之一。本系列报

CT图像病灶检测的目的是将具有一定特殊含义的医学影像图片进行相关特征的提取, 为病理学研究和医疗诊断提供有效的依据 [1]. 病灶的提取过程不需要人为干涉, 整

冯教授重点阐述了AI在癫痫脑影像中的多样化应用,包括机器学习自动检测和定位病灶,深度学习寻找致痫灶,癫痫类型的预测以及新的人工智能算法的应用。冯教授还提出在未来大的标准化的

研究的热门领域，国内相关研究开展如火如荼，在多个领域取得了重大突破。借助AI赋能，消化内镜智能化发展有望解决我国目前面临的内镜检查需求量大、人均内

脑动脉瘤辅诊:“人工智能+医学影像”新突破 “人工智能+医学影像”,是将目前最先进的人工智能技术应用于医学影像诊断中,帮助医生诊断患者病情的人工智能具体应

同时也推动了人工智能技术在医学科研应用领域快速地发展,相关科研成果和学术论文数量逐年激增,医学影像组学涉及的技术如数据处理、病灶识别、自动病灶勾画、病灶特征提取和筛选、模

近几年, 深度学习方法不仅仅在以自然图像为分析处理对象的计算机视觉任务中展示了卓越的性能, 同时, 也在医学图像领域取得了突破性进展.目前, 本领域学者大多