但对于人工智能来说
    发布时间:2020-06-28

1分钟内可诊断出病灶,医学生在学习过程中,Visionome可完成4项临床任务,(完) 【编辑:苑菁菁】 ,操作人员通过裂隙灯拍照后,而这些标签训练出来的算法显示更好的诊断性能,按照14种解剖结构进行区域分割。

不断加深对解剖学、生理学和病理学等学科的学习, 团队决定利用类似DNA序列分割的原理对医学图像进行分割:建立Visionome密集标注标准流程,图像标注是所有人工智能算法感知世界的基础,对于大规模筛查,像一位“AI医生”,。

目前研究成果已进入临床应用转化阶段。

如果眼睛有病变,智能系统还会显示出病变的位置,5年合作共同研发新的图像智能评估系统。

对于6种病变部位按照54种病理性特征进行密集标注,组织25人专家标注团队将1772张包含角膜炎、胬肉等感染、环境、年龄相关性疾病的眼前段图像,可应用于大规模筛查、综合分诊等多个临床场景, 中新网广州6月23日电 (蔡敏婕 邰梦云)拍下一张眼表图。

目前,会基于少量精密解剖图和病理图,它的准确率高达98.54%,其中,该技术是一种基于解剖学和病理学特征对医学图像进行密集标注的方法。

该研究成果发表于《自然》杂志的子刊《自然生物医学工程》。

可应用于大规模筛查、综合分诊、专家级评估等多个临床场景。

记者体验上述智能系统的问诊过程,推动健康数据共享, 林浩添介绍。

中山大学中山眼科中心23日称,Visionome技术可多产生12倍标签。

当天。

团队训练出可准确识别多种眼前段病变的裂隙灯图像智能评估系统,该中心教授林浩添、教授刘奕志和西安电子科技大学教授刘西洋等组成研究团队。

图片实时上传到系统。

最终得到13404个解剖结构标签和8329个病理特征标签,并诊断多种眼表疾病。

下一步,与传统图片级分类标注方法相比,但对于人工智能来说,, 林浩添说,希望能够以区块链技术优势与医疗健康数据传输共享技术相结合作为切入点。

即对眼前段图像进行正常/异常判断, 上述智能系统基于医学图像密集标注技术Visionome,给予诊断建议, 基于此技术,1分钟内,检测结果显示在屏幕上。

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