人工智能技术在医学影像中的应用讨论

深度神经网络是新一代人工智能技术,其在自然语言处理、学习能力、计算机视觉上将机器的认知能力推向了新的高度。目前,深度神经网络在医学影像中的应用主要集中在发现异常、量化测量和鉴别诊断3个方面,基于深度神经网络的医学影像研究已涉及放射影像、病理图像、超声影像、内镜影像等多个领域。深度神经网络在一些任务场景中已展现出与医师相当甚至超越医师的表现。在人工智能技术高速发展的大环境下,医师群体应客观冷静地看待技术、科学严谨地评价技术、积极开放地参与技术的提升与应用,成为技术的驾驭者,走向人工智能技术辅助下的医疗服务未来。

基于深度学习的医学图像分割技术

近几年,随着人工智能,尤其是深度学习技术的迅速发展,基于深度学习的分割方法已在图像分割领域取得了显著成就,其分割准确度已经超过了传统的分割算法.将基于深度学习的分割方法应用到医学影像处理中,能够为病情分析提供重要的辅助作用.可以说,深度学习算法在医学图像处理中具有重要的理论研究意义以及实用价值.