Deep Learning for Health Informatics

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#深度学习

本文探讨了深度学习在健康信息学领域的五大发展趋势，并详细分析了医学影像处理中的分类、检测与分割三大核心方向。文章还介绍了当前流行的深度学习框架，并展示了卷积神经网络(CNN)在该领域的重要作用。

Deep Learning for Health Informatics

这篇文章的整体思路如下所示，非常清爽直观！
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健康信息学领域5个大方向的发展趋势

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可以看到Imaging随着深度学习当中CNN的迅猛发展在健康信息学中也是突飞猛进，主要得益于其他在自然图片中成熟的模型在医学图像中得到了一个应用。

5种常用模型应用发展趋势

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可以看到RNN的比重不断减小，CNN突飞猛进。

现阶段常用的几种深度学习框架

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目前比较常用的深度学习框架如下所示，感觉做科研的用Caffe，做工程的用Tensorflow比较多。

不同领域的方法和产品

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目前我主要做Medical Imaging这块，又主要分为classification、detection、segmentation主要三个方向。

生命健康领域可以做的

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【医学影像】Deep Learning for Automatic Pneumonia Detection
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razavi visio electronic device library
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