在该研讨会上,来自哈佛大学的研究人员还展示了机器学习的人工智能模型与人类专家的协作,在组织细胞活体检测上面能够有99.5%的准确率。 机器学习模型已经在各个方面得到了应用,生物医学领域也逐渐有更多的“会学习的机器”参与。今年四月的这次国际生物医学成像国际研讨会就旨在促进研究者们更多地关注人工智能在生物医学领域的应用。...
高光谱成像技术以其快速、无损、非接触、高通量和强大的光谱识别能力,日益引起生物医学研究和医疗检测的关注。意大利Brescia大学的科研人员Giovanni等对五种培养于显色琼脂上的UTI(尿路感染病原体)细菌进行了研究,他们使用Specim V10e采集了样本高光谱数据,并基于机器学习方法进行了细菌菌落分类(参见下图)。 ...
高光谱成像技术以其快速、无损、非接触、高通量和强大的光谱识别能力,日益引起生物医学研究和医疗检测的关注。意大利Brescia大学的科研人员Giovanni等对五种培养于显色琼脂上的UTI(尿路感染病原体)细菌进行了研究,他们使用Specim V10e采集了样本高光谱数据,并基于机器学习方法进行了细菌菌落分类(参见下图)。...
临床任重道远 在罗建文看来,深度学习擅长处理的就是高维度、稀疏的信号,图像就是这些信号中一种有代表性的形式,因此,AI在医学影像处理上的应用必然是一个热点方向。 “医学影像处理的典型问题包括影像分类、目标检测、图像分割和影像检索等,都能对应到日常临床应用里的一些痛点或比较浪费人力的问题。”...
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