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RSS订阅原创 AI大模型（DeepSeek）科研应用、论文写作、数据分析与AI绘图学习
本次教学是专门为科研人员设计的大模型AI课程，致力于提升论文写作效率和科研能力，通过全面介绍和实操训练最新的人工智能模型如中国自主研发的DeepSeek模型及其他国产AI大模型、ChatGPT等，使学员能够在科研和学术中取得显著成效。3.DeepSeek和国内其他大模型对比（智谱清言，文心一言，通义千问，kimi，星火认知等）1.绘图：利用DeepSeek根据数据绘制散点图，折线图，柱状图，饼图等，缺失值图。4.文档处理：利用DeepSeek进行PDF，WORD等文档阅读总结与检索、处理。
2025-02-13 08:47:38
2420
原创 ChatGPT科研应用、论文写作、课题申报、数据分析与AI绘图
从科研灵感的激发、论文的高效撰写，到课题的成功申报，乃至复杂数据的深度分析与可视化呈现，AI技术均展现出前所未有的潜力。毕业于中国科学院，先后就职于人工智能研究院，深度学习实验室，阿里云MVP，华为云MVP，数十年人工智能项目开发经验，出版深度学习相关书籍若干本,具备ChatGPT应用于科研、论文写作、课题申报和数据分析等领域的经验,熟悉各种AI绘图工具和技术，能够将复杂的理论知识以简洁明了的方式传授给学员,案例研究丰富，深受学员好评。2.写作：ChatGPT在摘要、引言、方法、结果与讨论部分的写作应用。
2024-11-29 14:27:26
917
原创 遥感影像建筑物提取
这个示例将使用OpenCV和scikit-learn库，但请注意，实际应用中可能需要更复杂的预处理和更高级的模型（如深度学习模型）来提高准确性。对于更复杂和精确的建筑物提取，可能需要使用更高级的深度学习模型，如UNet、Deeplab等或自己训练一个模型。在实际应用中，你可能需要更复杂的预处理步骤（如影像增强、阴影去除等）和更高级的算法（如深度学习模型）来提高建筑物提取的准确性。此外，合理选择数据采集时间也至关重要，光照条件良好的天气可以提供更清晰的影像，有利于建筑物提取的准确性。
2024-11-14 10:55:55
1524
原创 复杂山地地区滑坡图像识别
这些特征包括滑坡造成的地形地貌、植被、水系及景观生态等的异常突变，以及滑坡体本身在形态、颜色、纹理等方面的变化。在复杂山地地区，滑坡是一种常见的自然灾害，其图像识别对于预防、监测和应对滑坡灾害具有重要意义。滑坡监测与预警：通过滑坡图像识别技术，实现对滑坡的实时监测和预警，为灾害预防和应急响应提供科学依据。数据处理与解释的不确定性：滑坡图像识别涉及大量的数据处理和解释工作，存在一定的不确定性和主观性。复杂地形的影响：复杂山地地区的地形地貌复杂多变，给滑坡图像识别带来了一定的难度。
2024-11-13 11:01:07
808
原创 林业遥感智能监测应用
遥感卫星监测技术的应用：遥感卫星监测技术作为林业遥感智能监测的重要组成部分，通过高分辨率的卫星图像可以直观地获取森林的分布范围、覆盖面积以及类型等信息。此外，遥感卫星监测技术还可以用于监测森林生态系统的整体健康和变化、打击非法砍伐活动等方面，为林业资源的保护和管理提供有力支持。这包括森林类型的判别、森林覆盖率的估计、森林面积的变化监测等。最后，林业遥感智能监测是一个不断发展的领域，随着技术的不断进步和应用的深入，其监测精度和效率将不断提高，为森林资源的保护和管理提供更加有力的支持。
2024-11-12 09:06:53
1197
原创 遥感林地前时相与后时相变化检测算法提取
例如，如何准确提取变化信息、如何减少噪声和误差的影响、如何提高算法的效率和精度等。此外，不同地区的林地类型和变化模式也可能存在差异，这要求算法具有一定的适应性和灵活性。遥感林地前时相与后时相变化检测算法提取涉及多个步骤，包括数据获取、预处理、特征计算、阈值设定和变化检测等。遥感林地前时相与后时相变化检测算法提取是一个复杂但至关重要的过程，它涉及多个步骤和算法，以准确识别和提取林地在不同时间点的变化。更复杂的后处理步骤，如形态学操作（如膨胀、腐蚀）、连通域分析等，可以帮助进一步改进变化检测的结果。
2024-11-11 09:13:26
703
原创 基于深度学习的地物类型的提取
具体来说，深度学习模型可以从遥感影像中提取多层次的特征信息，包括颜色、纹理、形状等，然后利用这些特征信息对影像中的每个像素或区域进行分类。请注意，实际应用中可能需要根据具体需求调整代码。传统的地物分类方法依赖于人工设计的特征和基于规则的分割算法，但随着遥感图像数据形式的多样化、数据规模的增加以及数据分辨率的提高，这些传统方法已难以满足精确的边界提取和分类任务。基于深度学习的地物类型提取是遥感技术和计算机视觉领域的一个重要应用，它利用深度学习算法对遥感影像进行自动分析和分类，以识别出不同类型的地物。
2024-11-09 09:14:19
1381
原创 应用人工智能技术进行遥感图像解译
未来，随着人工智能技术的不断提升和完善，其在遥感图像解译中的应用将更加广泛和深入。神经网络（NN）：模拟人脑神经系统的算法，具有良好的学习能力和自适应性，可以自动识别特征，提高遥感影像的解译效率。主成分分析（PCA）：用于数据降维的算法，可以将高维信息转换为更低的维度显示，同时保留图像中重要的信息。决策树（DT）：通过对遥感影像进行分类来实现图像的解译，简单易懂，易于理解，可以有效地处理多维数据集。聚类分析（CA）：通过计算样本向量间的相似性，将相似的样本归为一类，实现对图像的分割和识别。
2024-11-08 07:57:40
723
原创 地质灾害遥感影像AI识别应用场景搭建指南
地质灾害是指由自然因素或人为活动引发的，对人类社会造成损失的地质事件。随着人工智能（AI）技术的发展，其在地质灾害识别中展现出巨大的潜力。AI可以利用遥感影像数据进行自动化分析，快速识别地质灾害的风险区域，提高预警的准确性和时效性。本项目旨在搭建一个基于AI的地质灾害遥感影像识别系统，实现对特定区域内地质灾害的自动检测和分类，为防灾减灾提供技术支持。如果需要，可以开发一个简单的用户界面，让用户可以通过浏览器上传遥感影像并查看预测结果。在实际应用中，需要根据具体的模型和数据格式进行调整和完善。
2024-11-07 09:34:23
800
2
原创 肿瘤数据的预处理与清洗
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。通过科学有效的数据预处理和清洗方法，可以提高肿瘤数据的可靠性和可用性，为后续的肿瘤研究和临床应用提供有力的支持。
2024-09-10 11:17:12
1049
原创 深度学习在智慧健康与医疗方面的学术前沿
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。Python中有多个库可以实现这一功能，如Jinja2。上述代码是一个简化的例子，实际应用中可能需要更复杂的网络结构、更多的数据增强策略以及更细致的调参过程。
2024-09-10 11:15:25
1454
原创 深度学习在医疗图像上的应用
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。然而，需要注意的是，深度学习模型的性能受到多种因素的影响，包括数据集的质量、模型的复杂度以及训练过程中的超参数设置等。远程医疗：深度学习技术使得远程医疗成为可能。
2024-09-05 10:03:32
1678
原创 通过学习完成影像组学的学习，了解并会使用相关软件，完成分析
完成影像组学的学习并熟练使用相关软件进行数据分析，通常涉及多个步骤，包括数据预处理、特征提取、特征选择与降维、模型构建与验证等。由于影像组学的具体实现可能依赖于不同的软件和编程语言（如Python、MATLAB、R等），以下我将以Python为例，概述一个基本的影像组学分析流程，并包含一些简化的代码示例。1.影像组学是一种从医学图像中提取和定量分析图像特征的技术，旨在捕捉组织和病变的特性，如形状、异质性等，并用于临床决策支持。4.特征提取：从预处理后的图像中提取影像组学特征，包括形态学特征、纹理特征等。
2024-09-05 10:01:25
2349
原创 利用多模态LLM对多模态的医学影像进行理解、综合分析
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。多模态LLM能够处理来自不同模态（如图像、文本等）的数据，通过融合这些不同模态的信息，提供更全面、准确的诊断结果。这种方法简单且有效，适用于传统的机器学习方法。
2024-09-03 09:47:01
1531
原创 使用Python进行核磁数据预处理
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。根据具体的应用和数据类型，你可能需要调整或添加额外的步骤。对于更高级的处理，如图像分割或NMR数据的复杂处理，你可能需要查阅更专业的文献或使用更专业的软件工具。
2024-09-03 09:45:18
2677
原创 颈动脉斑块的MR图像分割
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。以下是一个基于一般流程的描述，包括可能的步骤和示例代码（使用Python和OpenCV库），但请注意，实际应用中可能需要针对特定数据集和需求进行调整和优化。
2024-09-02 11:32:49
1166
原创 CT转化MR图像的算法及模型解决
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。直接从一个CT图像生成一个视觉上相似的MR图像（特别是具有相同解剖结构和相似组织对比度的图像）是一个未解决的问题，因为这两种成像方式捕获的信息类型本质上是不同的。
2024-09-02 11:31:03
1451
原创 医学领域预训练大模型的基本原理和算力资源受限条件下的使用方案
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。使用较小的模型：选择较小的模型变体，如DistilBERT，它是在BERT基础上精简得到的，具有相似的性能但参数量更少，因此计算成本更低。
2024-09-01 11:06:50
852
原创 医学领域实现基于大模型和本地知识库的智能问答系统
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。次将对前沿的人工智能应用案例进行详细的解析，帮助学员快速实践ChatGPT加持下的临床科研应用方法，加快各单位有AI实战经验的高端人才培养。
2024-09-01 11:05:49
1295
原创 深入学习AI大模型服务平台的选型应用相关技术和问诊咨询
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。次将对前沿的人工智能应用案例进行详细的解析，帮助学员快速实践ChatGPT加持下的临床科研应用方法，加快各单位有AI实战经验的高端人才培养。
2024-08-31 09:34:26
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原创 医学领域使用Python语言的逻辑和代码的规范
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。次将对前沿的人工智能应用案例进行详细的解析，帮助学员快速实践ChatGPT加持下的临床科研应用方法，加快各单位有AI实战经验的高端人才培养。
2024-08-24 08:37:17
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原创 搭建GAN对抗生成网络进行图像模态转换
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。次将对前沿的人工智能应用案例进行详细的解析，帮助学员快速实践ChatGPT加持下的临床科研应用方法，加快各单位有AI实战经验的高端人才培养。
2024-08-24 08:35:44
862
原创 搭建transformer模型进行多通道图像的肿瘤分割训练及测试
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。次将对前沿的人工智能应用案例进行详细的解析，帮助学员快速实践ChatGPT加持下的临床科研应用方法，加快各单位有AI实战经验的高端人才培养。
2024-08-23 08:44:33
861
原创 构建机器学习预测模型用于阿尔茨海默病早期诊断
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。希望这些信息对你有所帮助！1，PyDicom库的安装和基本用法 2，DR影像的读取、解析、显示。3，CT影像的读取、解析、显示 4，PET影像的读取、解析、显示。
2024-08-23 08:42:04
912
1
原创 构建骨折风险预测模型基本框架
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。1，PyDicom库的安装和基本用法 2，DR影像的读取、解析、显示。3，CT影像的读取、解析、显示 4，PET影像的读取、解析、显示。
2024-08-21 17:35:58
934
原创 如何利用人工智能与心血管结合发表高质量文章
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。1，PyDicom库的安装和基本用法 2，DR影像的读取、解析、显示。3，CT影像的读取、解析、显示 4，PET影像的读取、解析、显示。
2024-08-21 17:35:01
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原创 医学图像分类模型的搭建方式
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。1，PyDicom库的安装和基本用法 2，DR影像的读取、解析、显示。3，CT影像的读取、解析、显示 4，PET影像的读取、解析、显示。
2024-08-19 09:39:44
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原创 ai诊断工具的具体使用
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。次将对前沿的人工智能应用案例进行详细的解析，帮助学员快速实践ChatGPT加持下的临床科研应用方法，加快各单位有AI实战经验的高端人才培养。
2024-08-19 09:37:51
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原创 深度学习智能影像(如：CTMRIDR 等)数据的专业解析和经典诊断与疾病追踪算法的原理及 Pytorch 框架实战
在医学影像领域，深度学习技术已经取得了显著的进步，尤其是在CT（计算机断层扫描）、MRI（磁共振成像）、DR（数字X射线摄影）等影像的智能解析方面。接下来，我将概述深度学习在医学影像中的应用原理，并提供一个使用PyTorch框架进行医学影像分类的基础示例。以下是对深度学习智能影像数据的专业解析、经典诊断与疾病追踪算法的原理，以及PyTorch框架在实战中的应用的详细阐述。这个例子提供了一个基本的框架，你可以在此基础上扩展更多功能，比如使用预训练模型、添加更多的层、实现数据增强等。
2024-08-17 13:29:33
1570
原创 医学人工智能影像诊断数据收集与整理
随着医学影像领域的高速融合与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。假设我们有一个包含肺部X光片的数据集，我们需要从不同的来源获取这些图像，并确保每张图片都有相应的标签（如“正常”或“肺炎”）。
2024-08-17 13:27:15
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原创 完善人工只能在临床科研方面的应用
在临床科研中，人工智能（AI）的应用非常广泛，不仅可以提高研究效率，还能改善研究质量。模型解释性：对于关键决策支持模型，应考虑模型的可解释性，确保医生能够理解模型的决策过程。以上是一个基本的框架，你可以根据实际项目的需求调整网络结构、超参数以及其他相关设置。2.根据学员感兴趣的领域，讲解人工智能、 ChatGPT在医学领域的应用。3，Python流程控制 4，Python函数的应用。1，Python环境搭建 2，Python数据类型。5，向量和矩阵计算 6，层的定义和使用。
2024-08-16 10:05:04
1178
原创 医学人工智能影像诊断算法
这些算法通过对大量医学影像数据的训练和学习，能够自动识别图像中的特征，如病灶、器官等，并进行分类、定位和定量分析，从而辅助医生进行疾病诊断。医学人工智能影像诊断算法是医学影像诊断领域中的关键技术，它利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，对医学影像数据进行分析和处理，以辅助医生进行疾病诊断和治疗。4.模型训练：使用预处理后的数据训练模型，通过调整模型参数和结构，使模型能够准确识别图像中的病灶和器官等特征。2.多模态融合：未来的算法将更加注重多模态影像数据的融合和分析，以提高诊断的全面性和准确性。
2024-08-13 20:47:23
1306
原创 医学人工智能影像诊断算法的应用实例
这不仅可以提高筛查的准确性，还可以减轻医生的工作负担。2.商业应用：像IBM的Watson Health、谷歌的DeepMind等科技公司，以及多家医疗设备制造商，都推出了基于AI的肺癌筛查系统，这些系统能够辅助医生快速准确地识别出潜在的肺癌病灶。例如，在脑卒中的诊断中，AI算法可以快速分析CT或MRI图像，识别出血性或缺血性脑卒中的特征表现，并预测患者的预后情况。2.例如，IDx-DR是美国首个获得FDA批准的AI辅助糖尿病视网膜病变筛查设备，它能够在没有医生参与的情况下，为患者提供初步的筛查结果。
2024-08-12 20:59:23
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原创 医学人工智能影像诊断算法的操作步骤
随着医学影像领域的高速融合与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。·数据标注：对于监督学习任务，需要对图像进行标注，包括病灶位置、大小、类型等信息，以便模型能够学习从图像到诊断结果的映射关系。
2024-08-11 16:44:02
1406
原创 医学人工智能影像诊断算法的应用实例
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。例如，在脑卒中的诊断中，AI算法可以快速分析CT或MRI图像，识别出血性或缺血性脑卒中的特征表现，并预测患者的预后情况。
2024-08-09 07:55:35
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原创 医学人工智能在骨科手术治疗
随着医学影像领域的高速融合与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。（来源：健康（映象网））1.借助人工智能的精准导航和辅助操作功能，医生可以在手术中避开重要的神经和血管等组织，减少手术创伤和并发症的发生。
2024-08-07 09:55:59
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原创 医学人工智能在骨科教学与研究
一、核心知识点列表：1，深度学习的基本概念，通用架构 2，梯度下降优化算法3，PyTorch的选型和安装 4，张量的定义、属性、点对点计算5，向量和矩阵计算 6，层的定义和使用7，批量化打包数据 8，模型定义和测试9，模型的保存和加载 10，损失函数11，优化器 12，完整深度学习案例。1.借助人工智能的辅助教学，教师可以更加高效地开展教学工作。一、多模态医学影像数据预处理：1，PyDicom库的安装和基本用法2，DR影像的读取、解析、显示3，CT影像的读取、解析、显示4，PET影像的读取、解析、显示。
2024-08-06 10:23:20
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原创 医学人工智能在骨科疾病筛查与诊断
随着医学影像领域的高速融合与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，医学人工智能在骨科疾病筛查与诊断中的应用将更加广泛和深入。（来源：renrendoc.com）
2024-08-05 12:31:49
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