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最后更新: 2021-10-12
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人工智能首先在医学图像中爆炸和着陆,主要是因为图像数据的访问和处理相对容易。对比医疗记录等数据积累超过三五年以上,影像资料只需一次拍摄,几秒钟即可获取。一部影像学影片可以反映患者的大部分病情,成为确定治疗方案的直接依据。

 

医学图像庞大且相对规范的数据库,智能图像识别算法的不断进步,为人工智能医学在该领域的应用提供了坚实的基础。

 

从技术角度看,医学图像诊断主要依靠图像识别和深度学习。根据临床诊断路径,首先将图像识别技术应用于感知环节,对非结构化图像数据进行分析处理,提取有用信息。

 

其次,利用深度学习技术,将大量的临床影像数据和诊断经验输入到人工智能模型中,使神经元网络进行深度学习训练。最后,基于连续验证和研磨的算法模型,进行图像诊断的智能推理。输出个性化诊疗判断结果。


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