北海職場問答

  • 北海機器學(xué)習(xí)生物醫(yī)學(xué)圖像處理方向研究前景如何?

    13*******31
    2020-10-12
    3個回答
    164人關(guān)注
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全部回答 已有 3人回答

  • 13*******69 2020-10-12
    這個挺好的,符合現(xiàn)在智能醫(yī)療的想法,之前我的一個老師他們就在討論深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影片中的應(yīng)用?,F(xiàn)在的醫(yī)院基本上都是先拍個醫(yī)學(xué)影片,然后再來判斷生理是否存在異常。正常個體的醫(yī)學(xué)影像基本上都是一樣的,然后某個部位出現(xiàn)異常,影片上的成像就會與正常個體的影像不一樣。通過深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)這些不一樣的特征,然后來判斷哪個部位出現(xiàn)什么異常,這個可以避免人們判斷的誤差。而且這樣可以進行遠程醫(yī)療,當不知道某個部位出現(xiàn)什么異?;蛘卟幌嘈女?shù)蒯t(yī)院的判斷,可以影片傳輸過來進行判斷。但是目前存在的一個問題是醫(yī)院的醫(yī)學(xué)影片對外是保密的,不會輕易公開,所以現(xiàn)在就數(shù)據(jù)集而言存在一定的難度,但是如果和醫(yī)院合作了,估計就可以。
  • 13*******84 2020-10-18
    1. 醫(yī)學(xué)圖像問題往往不止是圖像問題。咱們先從圖像說起:醫(yī)學(xué)圖像是為了醫(yī)生服務(wù),很多時候的標準是醫(yī)生來決定。一個mri圖像好或者不好,不只是我們認為的噪聲小,細節(jié)清楚,也有醫(yī)生的習(xí)慣問題。所以一個好的醫(yī)學(xué)圖像去處理結(jié)果,不止要關(guān)注噪聲,分辨率,也要花費很大力氣在style learning上2. 如果要進一步做好醫(yī)學(xué)圖像處理,可能需要data mining的幫助。目前我在圖像處理上遇到了一些瓶頸,可能可以由額外的信息來改進。而這些額外信息的利用可能需要data mining的一些技巧來幫助。3. 醫(yī)學(xué)圖像的處理,請一定要謹慎謹慎再謹慎。請務(wù)必時刻記得,你所處理的每一幅圖像都以一個活生生的人,你決定的每一個閾值都可能決定很多病人的生死。我不止一次的拋棄本已訓(xùn)練的非常好,發(fā)paper很棒的模型,僅僅是因為某些細節(jié)存在問題。因為我非常害怕因為我的過失導(dǎo)致了某個骨頭內(nèi)部的骨小梁看不清,誤診了某些病。4. 最后,如果你對改善人類健康感興趣,歡迎你投入這個領(lǐng)域。我永遠記得我導(dǎo)師提到他提高了prostate cancer治愈率1%的時候,那種自豪。
  • 13*******19 2020-10-22
    首先值得肯定的是,這個方向有很好的就業(yè)機會。目前,國內(nèi)做AI醫(yī)療方面,拿到大筆投資,同時也有一定訂單規(guī)模的,主要就是醫(yī)療影像人工智能識別,這些企業(yè)包括了依圖、聯(lián)影等等。但是,這個方向的國內(nèi)企業(yè)低技術(shù)化發(fā)展趨勢必須要充分警惕,其主要問題在于,大多數(shù)國內(nèi)企業(yè),主要都是進行肺結(jié)節(jié)和乳腺癌的圖像識別輔助開發(fā)工作,而且都擠在這同一個領(lǐng)域,固然有這個領(lǐng)域比較容易被認可,技術(shù)比較成熟有關(guān),也與現(xiàn)有的識別方式有莫大的關(guān)系:人工標注->機器輔助識別->人工判斷。實際上,醫(yī)學(xué)影像AI的發(fā)展,如果沿著這條路走下去,必定是一條死胡同,雖然能夠解決一些問題,但是醫(yī)學(xué)影像的問題是無窮無盡的,靠人工標注,在概率上解決一些問題,但是必然會遺漏另一些問題,同時影像學(xué)林林總總的疾病和應(yīng)用,何時是個盡頭?也就是,AI需要學(xué)會的,絕不僅僅是按照被標注的圖像特征,照葫蘆畫瓢進行識別,而是需要理解病理(已經(jīng)明確的部分)與圖像特征的必然聯(lián)系,這相當于是高于現(xiàn)有技術(shù)一個維度的數(shù)據(jù)處理技術(shù),其實現(xiàn)并不容易,但是必須要走出這一步,才有可能將AI醫(yī)療應(yīng)用推向深入。這個維度的提升,帶來的數(shù)據(jù)量需求和計算量需求都是幾何級數(shù)地增長,國內(nèi)目前在這一塊的投入和進展都是比較欠缺的,希望題主能夠有機會在這方面進行深入的學(xué)習(xí)和研究!

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