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机器视觉

康耐视百科大全 | 深度学习前沿领域——医学成像

  2020年05月14日  

  为什么医学成像是深度学习的下一个前沿?

  在以前,由于计算机辅助分析系统容易受到背景噪音和影像质量问题的干扰,包括放射X射线、超声波和NMR在内的医学成像,这就使传统机器视觉算法难以精确地定位对象或区域,特别是识别非结构化场景中的异常。此类诊断必须通过医生人眼进行异常判断。传统的辅助诊断系统在运作中十分耗时,且几乎无法在忽略不相关特征的同时成功进行识别。

  但是现在,在康耐视的不断创新研发下,深度学习式图像分析已经实现可靠、重复和稳定地完成医学成像分析。相较于市面上传统的人工智能解决方案,康耐视深度学习软件ViDi的主要优势在于:

  ●分析图片速度非常快,单张图片的处理时间一般为100ms以内;
  ●软件非常容易上手,简单灵活操作,无需重新编写代码;
  ●●不需要大批量的样本图片,仅仅需要几百张图片学习即可应用;
  可以输出测试结果的置信度,针对没有学习过或者分析置信度低的样本快速提示以便相关人员进行复判或再次学习和训练;
  ●图像处理的分析和诊断结果准确率非常高。

  康耐视深度学习软件ViDi更好的改变了放射科医生现有的工作模式,现在通过利用计算机辅助诊断(CAD)进行医学成像分析极大的提高了工作效率和提升判断的准确率。无论是寻找特定的异常(例如肿瘤),还是偏离身体正常外观的地方,康耐视的深度学习软件ViDi可以很好的兼顾到人工检查的灵活以及计算机图像处理的速度及稳定性。以下是康耐视深度学习所提供的两个特有的工具:

  1.  ViDi Blue-Locate工具定位区域,例如特定器官,即使背景在视觉上容易混淆或对比度差。
  2.  ViDi Red-Analyze工具使用一系列训练图像,形成器官正常外观以及特定类型异常的参考模型,然后即可将与目标区域正常生理不同的异常标记为缺陷。

标签:康耐视我要反馈
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