医学成像

时间：2025-09-14 18:25:08     来源： 火狐娱乐app

                                                                                            

  大模型周界摄像机又添新成员啦！ 在伸手不见五指的黑夜 在浓雾笼罩的港口码头 在强光刺眼的工业厂区 …… 热成像周界产品因良好的环境适应性 以及更远距离的检验测试能力 此前，已在各类场景大范围的应用 当灵敏的热

  最近出了件新鲜事——热成像测温仪居然能听懂人话了！燧石技术推出叫小睿的AI智能助手，让原本复杂的设备检验测试变得像用手机语音助手一样简单。热成像测温仪拥抱AI，究竟是怎样的火花碰撞

  为期40天的春运已正式拉开大幕。据中国民航局预测，2025年春运期间民航旅客运输量预计将突破9000万人次，日均运输旅客将超过225万人次，日均保障航班达1.85万班，同比增长8.4%，有望再创历史新高

  近日,哈佛医学院 Blavatnik 学院遗传学教授 David Sinclair 领导的研究小组使用机器学习算法开发了两个时钟,即 FRIGHT 时钟和 AFRAID 时钟,成功在老年小鼠中预测其生理年龄和实际寿命

  在医学数据集的训练算法期间面临的许多问题中，以下三个是最常见：类别不均衡多任务数据集大小对这些问题，本文将分享一些解决的方法。

  FastMRI可以让 AI 从收集到的四分之一的原始数据中，自己创建完整的图像。也就是说，如果完整的检查需要 20 分钟，那么利用这个技术，病人只需要躺着仪器中 5 分钟，fastMRI 就能够最终靠这五分钟收集到的数据，自己创建出一个完整的图像。这比传统的 MRI 快了四倍。

  想象一下这样的场景，对动物大声喊叫，然后就能从回音中分辨出它是狗还是马。也许你会以为这样的事情离我们很遥远，但是一个科学团队已完成了这种摄影效果。

  8月12日，阿里巴巴与浙江大学宣布成立“认知智能实验室”，携手推进人工智能前沿研究，让AI“既知其然，又知其所以然”，真正的完成认知智能的突破。

  从2016年后，AI浪潮席卷全球，在医疗领域，许多公司选择在影像科应用AI。四年时间过去，AI＋医学影像的产品已经走到了上市前的审批环节，直面商业化的阶段。但是AI影像诊断产品的成熟并不意味着着医学影像已经走到了智能化的终点，相反，这只是医学影像智能化的一个开端。

  在过去几个月里，COVID－19袭击了全球各大地区，而大规模的筛查和检测是防控的关键：包括X射线和CT在内的医学影像技术在抗击疫情的过程中起到了至关重要的作用，而AI则大幅度提升了医学影像工具的能力和效率

  近日，金域医学与腾讯AI Lab、舜宇光学科技共同研发的智能显微镜已获得NMPA颁发的注册证，成为国内首个获准临床用智能显微镜产品。该显微镜可以在免疫组织化学（IHC）场景中为病理医生的镜下判读提供精准的定量分析

  宜家收购AI成像初创公司Geomagical Labs以增强房间可视化效果我们大家都知道，瑞典家具巨头宜家（IKEA）在适应影响其业务的技术创新方面一直是零售商的领导者之一。宜家曾率先推出增强现实应用，甚至与其开发智能家居设备的公司合作并成立全新业务部门逐步扩大业务范围

  在制药过程中，药物被淘汰的原因众多，其中之一就在于其对细胞色素P450的消极抑制作用。细胞色素P450是一组主要在肝脏中产生的酶，通常被称为CYP450，参与分解化学物质，防止它们在血液中积累到危险的水平

  据说，这种新的成像系统使用了一个商用相机传感器和一个强大的但不是标准的类似于激光指针的激光源。图片来自：Felix Heide，普林斯顿大学据报道，研究人员利用一种名为深度学习的人工智能（AI）的技术，创建了一种新的基于激光的系统，可以实时拍摄角落周围的图像

  据介绍，热成像防疫车能做到远距离捕捉目标，保证安全距离，有效测温范围可达10米。使用“无接触式”测体温，能够尽可能的防止交叉感染。长安还表示了采用了全球前沿测温技术，最大误差在±0．2摄氏度。

  为了让成本降低，使用少量超声波传感器就能提高低成本光声设备中的图像质量，苏黎世联邦理工学院和苏黎世大学的研究人员就将目光转向了机器学习。他们开发了一个框架，可通过深度卷积神经网络从稀疏的光声数据中有效恢复图像质量，同时他们展示了他们进行小鼠体内全身成像的方法。

  作为新晋网络厂商，浪潮网络立足中国市场，快速建立智慧网络产品生态，深耕教科研领域，以高性能、高可靠的产品技术为依托，发布了全新的智慧校园网解决方案。

  ?随着人口老龄化的加剧以及民众健康意识的提升，医学影像检查次数每年以超过30％的速度增加，而影像科医生每年的上涨的速度不到5％，这里面存在着严重的供需失衡。

  人工智能和增强智能正在推动医学成像科学的发展。描述这一趋势的唯一术语是构建。AI将会出现在医学影像发展的正确的时间和地点。

  如今，医疗保健行业慢慢的变多地采用人工智能技术来改善患者护理，并提高流程效率。

  几十年来，蛋白质的折叠过程，一直是一个相当著名的计算难题 —— 你该怎么样确定 DNA 定义的这些大分子的确切结构？好消息是，在人工智能（AI）技术的加持下，这项工作将变得更轻松、还可以让我们更快地找到答案。

  没有人会质疑AI促进医疗发展的意义。其中，AI医学影像是医疗领域落地最快的一个方向。

  美国麻省理工学院团队研究出一种新型成像技术，即使小到仅由几百个细胞组成的肿瘤也可被识别，有助于及早发现癌症。

  近日，四川省人民医院和哈佛医学院在消化界的国际前沿期刊《GUT》（影响因子17．06）上，联袂发表了AI辅助诊断系统在结肠镜检查领域的上千例患者随机对照临床试验研究论文。

  医学是人工智能最早引入的领域之一。医学人工智能公司呈雨后春笋般出现，目前已经在医学影像、医院管理、健康管理、药物挖掘等诸多领域全医疗产业链均有涉及，人工智能技术融合医疗逐渐显示巨大的价值。

  Frost ＆ Sullivan的报告数据显示，虽然目前人工智能（ AI ）在医学图像分析领域的前景吸引了一大批关注，但是，AI在增强整个医学成像过程和开启智能成像系统的潜力，也同样存在巨大机遇。

  日前，三星及其名下的医疗设施分公司Medison在芝加哥举行的2018年北美放射学会（RSNA 2018）上展示了很多类型的诊断成像软件，并宣布公司已把AI算法应用到成像设备，这将有利于放射科医生的诊断。

  人工智能发展至今，技术上不断取得突破，寻找落地应用场景成为AI企业的头等大事。近年来，随国家对医学影像行业发展的支持，“AI+医学影像”成为一种全新的领域，很有广阔的前景。

  近年来，数字医疗领域在原有基础上产生一个新的发展趋势，即通过人工智能解读医学影像，目前，数字医疗产业正在加大该领域发展的投资力度。

  目前，人工智能赋能医疗领域的场景主要体现在：虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究报告等模块，其中，医学影像无疑是当前最热门和有所突破的应用场景。

  目前国内AI视觉，几乎都把焦点集中在对图像的后端处理上。虽然算法足够优秀，但产品落地却困难重重，原因是忽略了前端成像的重要作用。

  之前有报道称，AI专业应届毕业生的薪酬已经高达30万元-50万元，工作三五年后，有很大的可能性涨至80万元。如此看来，AI专业人才确实赚的很多。

  首日“OFweek2017中国高科技领袖年会”上，国际医学与生物工程院院士、高科会院士委员张元亭为现场观众带来了“ 健康工程：人机智能融合及其在重大疾病防治的应用”主题演讲，针对如何从健康工程角度谈人工智能的话题进行了具体探讨。

  今日宣布将联合百科名医网等，利用人工智能技术构建医学科普知识图谱，以解决医学科普的难题。

  腾讯觅影是一款聚合了腾讯企业内部包括AI Lab、优图实验室、架构平台部等多个顶尖人工智能团队，把图像识别、深度学习等领先的技术与医学跨界融合，用于筛查常见恶性肿瘤的AI产品。该产品筛查一个内镜检查用时不到4秒，对早期食管癌的发现准确率高达90%……