防城港職場問答

  • 防城港機(jī)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(gè)回答
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  • 13*******69 2020-10-12
    這個(gè)挺好的,符合現(xiàn)在智能醫(yī)療的想法,之前我的一個(gè)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(gè)醫(yī)學(xué)影片,然后再來判斷生理是否存在異常。正常個(gè)體的醫(yī)學(xué)影像基本上都是一樣的,然后某個(gè)部位出現(xiàn)異常,影片上的成像就會(huì)與正常個(gè)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(gè)部位出現(xiàn)什么異常,這個(gè)可以避免人們判斷的誤差。而且這樣可以進(jìn)行遠(yuǎn)程醫(yī)療,當(dāng)不知道某個(gè)部位出現(xiàn)什么異?;蛘卟幌嘈女?dāng)?shù)蒯t(yī)院的判斷,可以影片傳輸過來進(jìn)行判斷。但是目前存在的一個(gè)問題是醫(yī)院的醫(yī)學(xué)影片對外是保密的,不會(huì)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(jì)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(shí)候的標(biāo)準(zhǔn)是醫(yī)生來決定。一個(gè)mri圖像好或者不好,不只是我們認(rèn)為的噪聲小,細(xì)節(jié)清楚,也有醫(yī)生的習(xí)慣問題。所以一個(gè)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(fèi)很大力氣在style learning上2. 如果要進(jìn)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(jìn)。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(jǐn)慎謹(jǐn)慎再謹(jǐn)慎。請務(wù)必時(shí)刻記得,你所處理的每一幅圖像都以一個(gè)活生生的人,你決定的每一個(gè)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?yàn)槟承┘?xì)節(jié)存在問題。因?yàn)槲曳浅:ε乱驗(yàn)槲业倪^失導(dǎo)致了某個(gè)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(gè)領(lǐng)域。我永遠(yuǎn)記得我導(dǎo)師提到他提高了prostate cancer治愈率1%的時(shí)候,那種自豪。
  • 13*******19 2020-10-22
    首先值得肯定的是,這個(gè)方向有很好的就業(yè)機(jī)會(huì)。目前,國內(nèi)做AI醫(yī)療方面,拿到大筆投資,同時(shí)也有一定訂單規(guī)模的,主要就是醫(yī)療影像人工智能識(shí)別,這些企業(yè)包括了依圖、聯(lián)影等等。但是,這個(gè)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(jìn)行肺結(jié)節(jié)和乳腺癌的圖像識(shí)別輔助開發(fā)工作,而且都擠在這同一個(gè)領(lǐng)域,固然有這個(gè)領(lǐng)域比較容易被認(rèn)可,技術(shù)比較成熟有關(guān),也與現(xiàn)有的識(shí)別方式有莫大的關(guān)系:人工標(biāo)注->機(jī)器輔助識(shí)別->人工判斷。實(shí)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(biāo)注,在概率上解決一些問題,但是必然會(huì)遺漏另一些問題,同時(shí)影像學(xué)林林總總的疾病和應(yīng)用,何時(shí)是個(gè)盡頭?也就是,AI需要學(xué)會(huì)的,絕不僅僅是按照被標(biāo)注的圖像特征,照葫蘆畫瓢進(jìn)行識(shí)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(dāng)于是高于現(xiàn)有技術(shù)一個(gè)維度的數(shù)據(jù)處理技術(shù),其實(shí)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(gè)維度的提升,帶來的數(shù)據(jù)量需求和計(jì)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(jìn)展都是比較欠缺的,希望題主能夠有機(jī)會(huì)在這方面進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)和研究!

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