每周AI应用方案精选:病理 AI 技术;3D 生物医学图像分割技术

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每周AI应用方案精选:病理 AI 技术;3D 生物医学图像分割技术

原标题:每周AI应用方案精选:病理 AI 技术;3D 生物医学图像分割技术

每周三期,详解人工智能产业解决方案,让AI离你更近一步。 解决方案均选自机器之心Pro行业数据库。

方案1:病理 AI 技术

解决方案简介:

病理 AI 的进展慢主要是难度大,无论是从计算机角度还是病理学角度:

1. 从计算机角度来看,病理学的切片每张可达到 G 字节以上的数据量。例如 301 医院去年产生近 9 万例诊断量,平均每例可以产生 5 张切片,即使全部利用 200 倍全视野扫描,所得的图像大小也有 500M 左右,这样的数据量本身就已经非常庞大,由此就会带来数据存储的问题。

2. 从病理学角度来看,全身疾病的种类多达五千余种,每种疾病都有不同的诊断标准,每个标准又有很多对应的特征。而病理学更多的是一门经验学科,如何把这种难以量化的经验传授给机器,也是要攻克的难关。通过向病理学家不断学习,机器学习可以交付足够好的表现。

AI 在病理科流程中的应用可以分为以下三步:

近期:AI 辅助医师完整一些简单而繁重的工作(前述的辅助及替代工作),由人工复核后签发报告。

中期:病理切片扫描,AI 筛出阴性结果,阳性病例给出诊断意见,人工复核签发报告。

远期:人工智能直接签发报告,医师维护数据进行科研工作。 人工智能的优势在于不知疲倦,诊断标准更加客观,相比于培养医生的成本较低(一个成熟的 AI 诊断模型,全球通用),具备大数据分析能力(远超出个人经验的总结),为疾病的诊断、治疗及预后判断等方面提供更多依据。

解决方案详解:

因为肠腺瘤的病例相对较多、病变类型相对少,而且腺瘤的组织形态较为简单。301医院的宋主任对肠腺瘤进行了人工智能诊断;他们的团队利用 200 多张病理切片,进行切割后得到了 80 万张腺瘤以及 100 万张阴性的小图。

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