满足临床多病种诊断需要,在此基础上构建具有影像结构化数据的智能多模态数据库以及影像智能科研平台,打造智慧医院AI应用、科研与成果转化的重要引擎,不断提升医疗服务能力和诊疗效率,构建数字化科研基础,提高医院科研水平,提升成果转化能力,最...
长沙晚报掌上长沙9月15日讯（全媒体记者 徐媛）9月13日晚，湖南省数字医学学会医学智能影像分会成立大会在湘潭举行。来自全省医学影像领域及人工智能方向的专家学者及企业代表参会，共同探讨智能医学影像在临床应用中的前沿技术和发展方向。据了解，这是湖南省数字医学学会成立的首个分会，该分会聚集了一批具有丰富经验...
谈到人工智能与医疗,可能最先与人工智能结合的领域是放射影像科,这不仅因为影像科有一套既定的数字化工作流程和通用的图像存储标准;更重要的是,图像识别正是人工智能最擅长的领域。所以,我们也无需惊讶, FDA…
6 月 17 日，上海科技大学生物医学工程学院创始院长、联影智能联席 CEO 沈定刚教授受邀参与动脉网第六届未来医疗 100 强大会“ AI +辅助诊断创新发展论坛”，作了以“医学影像人工智能的创新应用与发展前沿”为主题的演讲。沈定刚教授从医疗 AI 的发展、多场景多疾病全流程一体化诊疗案例和前沿技术展望三个方面展开。
在大会上,联影智能影像研究院所长钱真(以下简称“钱所长”)发表了题为《医学影像人工智能分析技术的创新与发展》的精彩演讲。他在演讲中分享了医学影像人工智能领域的最新进展、创新技术及未来发展方向,展示了联影智能在推动全球医疗科技进步方面的卓越贡献。
医学影像与人工智能的结合应用 1、图像识别与分类 在医学影像诊断中,人工智能可以通过深度学习等技术对影像图像进行自动识别和分类。例如,通过训练卷积神经网络模型,人工智能可以学习如何识别不同类型的病变,如肺结节、骨折、肿瘤等。这种自动识别技术可以大大减轻医生的工作负担,提高诊断效率。
科技的发展让现代医学插上了腾飞的翅膀。X射线让医生具备了“透视”的能力,CT让医生清楚地看到人体的断面成像,核磁共振则提供了更多的影像信息。医学影像已成为现代医学必不可少的检测手段。那么当人工智能遇上医学影像,又会碰撞出怎么样的火花呢?本期科学公开课,中国科学院杭州医学研究所特聘研究员、浙江省肿瘤医院...
人工智能在肿瘤治疗规划方面也有重要应用。通过分析医学影像,可以帮助医生预测肿瘤的发展趋势和恶性程度,从而制定最佳治疗方案。例如,在放射治疗中,人工智能可以自动确定放射剂量以及治疗目标区域,提高治疗效果并减少副作用。 二、人工智能在医学影像学领域的发展前景 1.提高诊断准确性与效率 随着人工智能技术的不断进步,其...
2025创新!医学影像与人工智能深度融合。1⃣ 深度学习与医疗影像的契合深度学习,特别是卷积神经网络(CNN),在医疗影像诊断中的应用具有天然优势。医疗影像处理对低层次特征的敏感性要求较高,而卷积神经网络正好具备这种能力。它能有效识别图像 - 码上就好于20241212