让肿瘤无处遁形！手把手教你打造医学影像分析AI，代码已开源！

最新推荐文章于 2025-04-30 12:42:44 发布
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分类专栏： DeepSeek R1模型企业级应用 文章标签： 人工智能 开源
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tombosky/article/details/145462858
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医学影像智能分析革命：基于深度学习的CT/MRI病灶自动标注全解析

一、技术背景与核心挑战

医学影像辅助诊断系统正经历从人工判读到智能分析的范式转变，其中病灶自动标注技术作为关键突破口，正在重塑放射科工作流程。本团队在DeepSeek医疗AI研发中积累的实战经验表明，CT/MRI影像的自动标注面临三大核心挑战：

  1. 复杂解剖结构建模：病灶与正常组织常呈现拓扑关系复杂、边界模糊的特征
  2. 多模态数据融合：CT与MRI（T1/T2/FLAIR等序列）的异质数据协同分析
  3. 小样本学习困境：标注数据获取成本高且存在专家标注差异性

二、技术实现路径

我们的解决方案采用级联式深度学习框架，通过"粗定位-精细分割-三维重建"的三阶段处理流程，在BraTS2021数据集上实现Dice系数0.91的突破性表现。

系统架构图

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突破医学影像分析边界：基于深度学习的病灶自动标注技术全解与实战
理论都是虚的，代码才是王道。
01-28 199
医学影像辅助诊断系统正经历从人工判读到智能分析的范式转变，其中病灶自动标注技术作为关键突破口，正在重塑放射科工作流程。
对MR、CT、DR、DSA等医疗影像进行标注 怎么做？
百态老人的博客
11-23 1196
在医疗影像标注领域，有多种方法可以对 MR（磁共振）、CT（计算机断层扫描）、DR（数字 X 线摄影）、DSA（数字减影血管造影）等医疗影像进行标注。例如，一种医疗影像标注系统包括矩形标注模块、多边形标注模块、划线标注模块、橡皮擦模块和自动标注模块等。矩形标注模块用于根据标注员输入的鼠标坐标点确定标注矩形起点，对目标检测任务进行矩形标注；多边形标注模块根据标注员沿目标区域的边缘输入的鼠标坐标点，自动连接成折线形成封闭区域，对目标分割任务进行多边形标注；
Deepseek多模态大模型Janus-Pro-7B在医疗领域的简单应用可行性测试
m0_63171455的博客
02-01 3417
综上使用Janus Pro完成了 5 种常见医学影像图的多模态理解功能测试，其中除了在心电图没看出问题外，其他图像都实现了或多或少地检测出有价值的异常（甚至是准确的）和一定范围的诊断定位。我不是医学科班出身的，我没法对Janus Pro的效果做出专业可靠的判断，但当这个模型出来时，我的第一个反应是，能不能帮助我们减少疾病给家人朋友的痛苦，让更多没有良好医疗条件的人们可以得到更先进和实惠的 AI 医生的帮助，早日康复！我相信这一天值得我们期待和努力。
计算机毕业设计vue+Java+Springboot的房屋租赁管理系统 2t52p
QQ_188083800的博客
09-10 1269
该系统基于浏览器的方式进行访问，采用springboot集成快速开发框架，前端使用vue方式，基于es5的语法，开发工具IntelliJ IDEA 2020.1.1 x64，因为该开发工具，内嵌了Tomcat服务运行机制，可不用单独下载Tomcat server服务器。前端：vue.js+ElementUI开发工具：IDEA 或者eclipse都支持编程语言: java框架：springboot/ssm/springcloud数据库: mysql 版本不限。
基于DeepSeek系统的医学影像分割：从理论到实践
Programming Talk
03-18 333
医学影像分割是医学图像分析中的核心任务之一，旨在将图像中的特定区域（如病变组织、器官或肿瘤）从背景中分离出来。传统的分割方法依赖于手工设计的特征和规则，往往难以应对复杂的医学影像数据。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的自动分割方法逐渐成为主流。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分割平台，通过高效的算法和创新的架构，为医生提供了精准的分割工具。本文将深入探讨DeepSeek系统的分割技术，并结合代码示例展示其实现过程。class AttentionBlock(nn.Module
【影诊AI】四种AI智能工具辅助医学影像诊断能力对比分析
Python_cocola的博客
03-10 1132
起因是写MRS实战文章时需要查找一些资料，用搜索引擎查找发现很难匹配，顺便就用AI智能工具查下，结果兴趣越来越高，查了小半天并用很多语句、图片、报告来检测工具能力，顺手就写了这篇文章。个人色彩浓厚，纯纯的好玩，结论别太在意。原来计划四个AI工具，因为Chatgpt不允许国内使用，标题不修改了，待未来允许后，重新评估。本篇文章枯燥冗长，对过程不感兴趣的直接跳到结论看看即可，总之，医学AI工具未来之路非常漫长，远非现在所推崇的能力水平。一家之言，别当真。目的：利用四种AI智能工具观察并分析。
《YOLOv8：从入门到实战》专栏介绍 & 专栏目录
突然好想你
04-04 4822
本专栏涵盖了丰富的YOLOv8算法从入门到实战系列教程，专为学习YOLOv8的同学而设计，堪称全网最详细的教程！🌈🌈🌈
即插即用篇 | YOLOv8引入局部自注意力 HaloAttention | 为参数高效的视觉主干网络扩展局部自注意力
YOLOv8项目贡献者
05-11 1502
局部自注意力 HaloAttention
基于DeepSeek的医学影像分割与病灶定位系统
Programming Talk
03-21 106
近年来，基于深度学习的医学影像分割技术取得了显著进展，其中DeepSeek框架凭借其强大的特征提取能力和高效的模型训练机制，在医学影像分割任务中表现尤为突出。为了解决这些问题，基于DeepSeek的医学影像分割系统通过引入深度学习技术，能够自动学习影像中的特征，并实现高精度的分割。未来，随着深度学习技术的进一步发展，基于DeepSeek的医学影像分割系统有望在临床诊断中发挥更大的作用，为患者提供更加精准和个性化的治疗方案。系统可以将分割出的病变区域在原始影像上进行标注，并生成详细的分割报告，供医生参考。
基于级联深度学习算法的前列腺病灶检测在双参数MRI中的评估| 文献速递-基于深度学习的乳房、前列腺疾病诊断系统
weixin_38594676的博客
08-13 623
算法识别出了96%的临床意义显著的前列腺癌（PCa）参与者（294人中的282人；图3: 一名72岁男性参与者的轴向多参数MRI扫描，血清前列腺特异性抗原（PSA）水平为9.1 ng/mL：(A) T2加权图像，(B) 表观扩散系数图，(C) 高b值扩散加权图像（b = 1500 sec/mm²），(D) 动态对比增强图像（在5.6秒间隔内获取的54帧中的第17帧），(E) 覆盖放射科医生分割病灶（绿色轮廓）的T2加权图像，(F) 覆盖人工智能（AI）预测图的T2加权图像（红色轮廓为阳性预测；
探索医疗未来：CTAI - 肿瘤智能辅助诊断系统
gitblog_00012的博客
06-08 663
探索医疗未来：CTAI - 肿瘤智能辅助诊断系统 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 1、项目介绍 在数字化医疗的时代，深度学习正逐步改变着医疗领域，尤其是影像诊断方面。CTAI是一个基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统，它的目标是简化并增强医生在肿瘤检测和诊断中的工作效率。这个系统能够自动识别和分割肿瘤区域，并提供关键的特征信息，帮助医生做出更准确的判断。 2、项目技术...
基于DeepSeek的医学影像分析与诊断系统
Programming Talk
03-21 157
DeepSeek是一种基于深度学习的开源框架，专门设计用于处理复杂的医学影像数据。它结合了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等多种深度学习模型，能够有效地提取医学影像中的特征并进行分类、分割和检测等任务。DeepSeek框架的优势在于其高效的计算能力和灵活的模型配置，使其能够适应不同类型的医学影像数据，如X光片、CT扫描、MRI等。
c++ dicom图像切割_四款常用的医学图像标注工具
weixin_39963341的博客
11-09 1223
ITK-SNAPapp主页链接：ITK-SNAPITK-SNAP是一款可应用于分割3D医学图像的软件。来自于宾夕法尼亚大学图像计算与科学实验室（PICSL)和犹他大学成像研究所（SCI）长达十年的合作成果，其愿景是创建一个专用于特定功能、分割的工具，并且易于使用和学习。特点：免费、开源、多平台 ITK-SNAP使用主动轮廓方法以及手动描绘和图像导航提供半自动分割。除了这些核心功能外，ITK-SN...
医学图像标注软件，如ITK-SNAP、3D Slicer、Mimics等
百态老人的博客
11-18 2706
在医学图像标注领域，有多种软件可供选择，其中包括 ITK-SNAP、3D Slicer 和 Mimics 等。ITK-SNAP 是一款功能强大的医学图像标注工具。可从官网下载（建议最新版）：http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php?它支持多种图像格式的导入，如 dicom、nifity 等。导入图像可采用拖拽、或者 File->Open Main Image 两种方式。
高压开关柜局部放电信号分析系统
m0_61057267的博客
04-28 1633
这个项目是我在2025年实现的高压开关柜局部放电信号分析系统，目的是通过采集分析局部放电信号，判断设备的工作状态和潜在故障。系统包含从信号模拟生成、特征提取、到深度学习模型训练的全流程，最终可自动生成分析报告。
远光软件发布九天 AI 应用开发平台，加速企业研发效能跃升
最新发布
YG_JT的博客
04-30 278
4月25日，远光软件在“2025珠海软件产业年会暨AI技术赋能行业发展交流会”上以虚拟直播方式发布了远光九天AI应用开发平台。
Python项目--基于计算机视觉的手势识别控制系统
exlink2012的专栏
04-23 3078
随着人机交互技术的快速发展，传统的键盘、鼠标等输入设备已经不能满足人们对自然、直观交互的需求。手势识别作为一种非接触式的人机交互方式，具有操作自然、交互直观的特点，在智能家居、游戏控制、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。 本项目旨在开发一个基于计算机视觉的手势识别控制系统，通过摄像头捕获用户的手部动作，实时识别手势类型，并将识别结果转化为相应的控制命令，实现对计算机或其他设备的非接触式控制。
花费7元训练自己的GPT 2模型
04-28 1124
在上一篇博客中，我介绍了用Tensorflow来重现GPT 1的模型和训练的过程。这次我打算用Pytorch来重现GPT 2的模型并从头进行训练。GPT 2的模型相比GPT 1的改进并不多，主要在以下方面：1. GPT 2把layer normalization放在每个decoder block的前面。2. 最终的decoder block之后额外添加了一个layer normalization。3. 残差层的参数初始化根据网络深度进行调节。
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