【【医学影像】《Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks》论文笔记】的更多相关文章

【医学影像】《Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning》论文笔记

这篇论文的作者是张康教授为首的团队,联合国内外众多医院及科研机构,合力完成,最后发表在cell上,实至名归. 从方法的角度上来说,与上一篇博客中的论文很相似,采用的都是InceptionV3模型,同时都用了海量的数据,而海量的数据,也是我认为这两篇文章的最主要贡献. [论文出发点]视网膜疾病困扰着成千上万人,而针对视网膜疾病的OCT技术有着大量数据,这为医生诊断带来巨大工作量,研制可媲美专业医师水平的AI系统可带来巨大便利 [论文核心]在两种不可逆的常见致盲性眼病:黄斑变性和糖尿病性视网膜病中,…

医学影像工作站程序ProDicom的说明

转载 http://blog.csdn.net/prodicom/article/details/4015064 注意:以下内容为转载,但保留了第一人称,请注意,以免造成不必要的麻烦. 医网联影像工作站3.0(ProDicom Workstation 3.0)是我个人使用VC++,应用免费开发包,开发的一套集医学DICOM图像传输/管理/处理.DICOM图像打印/光盘刻录.相关报告编辑/保存/管理为一体的医学影像工具,在多家医院应用运转良好,在我们科室已经使用了4年多了,虽然它功能不是很强大,也…

释放至强平台 AI 加速潜能 汇医慧影打造全周期 AI 医学影像解决方案

基于英特尔架构实现软硬协同加速,显著提升新冠肺炎.乳腺癌等疾病的检测和筛查效率,并帮助医疗科研平台预防"维度灾难"问题 <PAGE 1 LEFT COLUMN: CUSTOMER LOGO> <PAGE 1 BODY COPY: INTRODUCTION> 前言概述 从2019年年底开始迅速扩散的新型冠状病毒肺炎(COVID-19,以下简称"新冠肺炎")疫情,对医疗机构的快速诊断能力提出了突如其来且非常严峻的挑战,利用人工智能(Artific…

C#开发医学影像胶片打印系统(一)：万能花式布局的实现思路

本篇文章将介绍开发医学影像胶片打印系统(printscu模式)遇到不规则排版时的一种思路, 一般来讲,医院打印胶片时都是整张胶片打印,但有时需要将多个病人或一个病人的多个检查打印在同一张胶片上, 这时候就需要不规则排版来满足打印需求,使胶片利用率最大化. 国际惯例,先看效果: 常规打印业务流程: 1.编辑布局模板 2.载入布局模板 3.选择标记模板 4.下载与选择影像 5.微调影像 6.超清预览.发送打印 编辑布局模板: 我们在一个Grid中,通过行数和列数循环创建带边框的Border来显示表格…

基于cornerstone.js的dicom医学影像查看浏览功能

最近由于项目需求,需要医学影像.dcm文件的预览功能,功能完成后,基于原生Demo做一个开源分享. 心急的小伙伴可以先看如下基于原生js的全部代码: 一.全部代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=e…

AI+医疗：使用神经网络进行医学影像识别分析 ⛵

作者:韩信子@ShowMeAI 计算机视觉实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/46 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/298 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 深度学习+医疗科技 近年高速发展的人工智能技术应用到了各个垂直领域,比如把深度学习应用于…

C#开发PACS医学影像三维重建(一):使用VTK重建3D影像

VTK简介: VTK是一个开源的免费软件系统,主要用于三维计算机图形学.图像处理和可视化.Vtk是在面向对象原理的基础上设计和实现的,它的内核是用C++构建的. 因为使用C#语言开发,而VTK是C++的,所以推荐使用VTK的.Net开发库:ActiViz. 本系列文章主要以技术和代码讲解为主,ActiViz的安装和环境配置可以参考: ActiViz(VTK的C#库)学习使用心得之二:Activiz.NET的下载和安装 官网资料:https://www.kitware.eu/product/act…

[网摘][医学影像] DICOM 和 NIFTI 基础知识与区别

查找DICOM基础知识时,看到这篇文章里面写了一些关于使用深度学习进行医疗影像分析:文件格式篇.下文摘自:https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-07-31 医疗数据组成: 医疗数据有四个关键的组成部分--像素深度.光度解释.元数据以及像素数据.这几部分决定了图像的大小和分辨率. 像素深度(Pixel Depth)或者位深度(Bit Depth)或者色深度(Color Depth)就是用来编码每一像素的信息所用的位数.例如,一个 8 位的栅格会拥有从 0…

使用医学影像开源库cornerstone.js解析Dicom图像显示到HTML中

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>DicomTest</title> <link rel=&…

【医学影像】《Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks》论文笔记

这是一篇关于皮肤癌分类的文章,核心就是分类器,由斯坦福大学团队发表,居然发到了nature上,让我惊讶又佩服,虽然在方法上没什么大的创新,但是论文本身的工作却意义重大,并且这篇17年见刊的文章,引用量已经达到1300多,让人佩服,值得学习. [出发点]现有的皮肤癌分类系统由于数据量不够,同时只针对标准化的图像如皮肤镜图像和组织图像,通用性不够,还难以媲美医生的水平,也就是说不能投入实际使用 [论文核心]利用inceptionv3训练12万张图片,对皮肤癌的诊断达到可媲美皮肤科医生的水平 [论文贡…

C#处理医学影像(三):基于漫水边界自动选取病灶范围的实现思路

开发背景: 医生在实际使用PACS软件观察病灶时,经常会测量不规则病灶的周长和面积,使用画笔工具勾勒比较耗时且准度欠佳, 或者在标记人工智能训练样本时少则几百张,多则几千张,为极大减少耗时和极大提高工作效率,故开发此功能用来自动勾勒病灶范围并自动测量. 国际惯例,先看效果: 思路流程概览: ①以鼠标按下作为漫水算法中心点向外扩散填充 ②裁剪最大外接矩形,缩小计算范围 ③灰度转换 ④Canny算子或Sobel算子提取轮廓 ⑤背景降噪 ⑥提取边界轮廓 ⑦设置容差范围 ⑧可变多边形坐标转化 ⑨缩放.平…

C#开发PACS医学影像三维重建(十三):基于人体CT值从皮肤渐变到骨骼的梯度透明思路

当我们将CT切片重建为三维体之后,通常会消除一些不必要的外部组织来观察内部病灶, 一般思路是根据人体常见CT值范围来使得部分组织透明来达到效果, 但这是非黑即白的,即,要么显示皮肤,要么显示神经,要么显示骨骼- 然而,当病灶介于两个CT值范围中间或重合时,要观察病灶这将是一个非常困难的工作,需要手动旋转.切割等一系列操作, 严重降低判断准确性和工作效率,故此采用梯度透明思想来展现渐变过程. 准备一张人体CT值范围表参考: 当我们对三维体使用鼠标操作时,将CT值从最小值到最大值映射到三维体上面,并…

图像识别 | AI在医学上的应用 | 深度学习 | 迁移学习

参考:登上<Cell>封面的AI医疗影像诊断系统:机器之心专访UCSD张康教授 Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning 2018-2-22 Cell 读<Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning> 没有问题就无法学习: 1. 文中的数据规模…

【机器学习Machine Learning】资料大全

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

【深度学习Deep Learning】资料大全

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

(转) Awesome Deep Learning

Awesome Deep Learning  Table of Contents Free Online Books Courses Videos and Lectures Papers Tutorials Researchers WebSites Datasets Frameworks Miscellaneous Contributing Free Online Books Deep Learning by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Cou…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料【转】

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

What are some good books/papers for learning deep learning?

What's the most effective way to get started with deep learning?       29 Answers     Yoshua Bengio, My lab has been one of the three that started the deep learning approach, back in 2006, along with Hinton's... Answered Jan 20, 2016   Originally Ans…

[UFLDL] Basic Concept

博客内容取材于:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/24/2560261.html 参考资料: UFLDL wiki UFLDL Stanford tornadomeet博客整理得很好,欣赏这样的学习态度. 该博客基本取材于UFLDL,在两者取舍间还是选择按照tornadomeet博客的剧本走一遍. 因为大部分概念都已熟知,在此过一遍的意义在于查缺补漏,巩固基础. 该博客年初发现,如今我也有了这样的“博客导航”,这便是正能量的传播…

机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

C#开发PACS医学影像处理系统(六)：加载Dicom影像

对于一款软件的扩展性和维护性来说,上层业务逻辑和UI表现一定要自己开发才有控制权,否则项目上线之后容易被掣肘, 而底层图像处理,我们不需要重复造轮子,这里推荐使用fo-dicom,同样基于Dicom3.0协议. 根据以上原则,后台影像处理完成之后,即可使用自己开发的控件来呈现. 1.先准备好自己的dcm文件,可以是单个文件或序列文件或DicomDir文件. 2.在VS编辑器里打开NUGET搜索fo-dicoman安装即可. 3.使用fo-dicom读取影像. //将图像处理模式设置为全局WPF模…

C#开发PACS医学影像处理系统(十五)：Dicom影像交叉定位线算法

1.定位线概念:某个方位的影像在另一个方向的影像上的投影相交线,例如横断面(从头到脚的方向)在矢状面(从左手到右手)上的影像投影面交线. 举个例子:右边的是MR(核磁共振)的某一帧切片,这是从头开始扫描,扫描到眼睛这个位置, 而左边图像是从左手到右手的扫描切片,那么右边图像的位置就恰好在左边图像的眼睛的位置,用红线标出的位置则为定位线, 一般用于医生参考病灶在矢状面.冠状面和横断面的具体方位. 2.检查设备示意图 在笛卡尔空间直角坐标系中,Y 右肩膀到左肩膀,X 后背到前胸,Z 足到头 3.算法…

C#开发PACS医学影像处理系统(十六)：2D处理之影像平移和缩放

1.平移,利用WPF中控件边距来控制位移: /// <summary> /// 平移图像 /// </summary> /// <param name="X">平移X轴距离</param> /// <param name="startX">X轴起始位置</param> /// <param name="Y">平移Y轴距离</param> /// <…

C#开发PACS医学影像处理系统(十七)：2D处理之影像旋转和翻转

1.任意角度旋转 在XAML设计器中,设置RotateTransform属性 <InkCanvas x:Name="ToolInkCanvas" UseCustomCursor="True" ClipToBounds="False" MinHeight="50" MinWidth="50" EditingMode="None" Background="{x:Null}&q…

开源医学图像处理平台NiftyNet介绍

18年下半年10月份左右,老师分配有关NiftyNet平台的相关学习的任务,时隔5个月,决定整理一下以前的笔记,写成相应的博客! 目录 1.NiftyNet平台简介 2.NiftyNet平台架构设计 3.NiftyNet安装平台 4.利用NiftyNet平台实现一个自带的Demo 5.NiftyNet文档介绍 1.NiftyNet平台简介 (1)NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台,专门针对医学图像处理分析以及医学影像指导治疗,由WEISS (Wellcome EPSRC Centre…

PaperRead - Comparison of Fundamental Mesh Smoothing Algorithms for Medical Surface Models

几种常见平滑算法的实现可以参见: 几种网格平滑算法的实现 - Jumanco&Hide - 博客园 (cnblogs.com) 1 Introduction 图像空间中相关的组织和结构,变换成网格模型,通常是为了实现更加高效和清晰的可视化.在医学领域,准确性,保形(比如,病例结构),不同表面之间距离的保持都是至关重要的.图1中,a)上臂肱骨的MRI数据,b)提取出来的表面模型,c)肱骨的照片. 提取出来的网格模型仅仅是真实模型的近似.和真实模型有很大的差别.会有很多虚假的结构(artificia…

DCMTK开源库的学习笔记4：利用ini配置文件对dcm影像进行归档

转:http://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/8846337 背景介绍: 医学影像PACS工作站的服务端需要对大量的dcm文件进行归档,写入数据库处理.由于医学图像的特殊性,每一个患者(即所谓的Patient)每做一次检查(即Study)都至少会产生一组图像序列(即Series),而每一组图像序列下会包含大量的dcm文件(例如做一次心脏CTA的诊断,完整的一个心脏断层扫描序列大约有200幅图像).DICOM3.0协议中对每一幅影像是按照特定的三个…

区域医疗移动医疗影像解决方案1-基于HTML5的PACS

系统描述: 1.系统基于HTML5开发,突破了平台限制,可以在任意移动终端的浏览器上调阅原始海量医学影像图像. 2.客户端无需任何下载安装,直接通过浏览器即可使用,并处理基于DICOM标准的高保真医学影像. 3.支持IOS.android.window.linix等主流操作系统. 4.支持DICOM标准,方便医院原有pacs对接,方便医院临床看图,方便区域医疗.移动医疗. 5.浏览器客户端实现解析和渲染,图像调整窗宽窗位等一切图像操作可在客户端浏览器完成,避免和服务器频繁的交互. 系统主要功能点…

DICOM医学图像处理：DIMSE消息发送与接收“大同小异”之DCMTK fo-dicom mDCM

背景: 从DICOM网络传输一文开始,相继介绍了C-ECHO.C-FIND.C-STORE.C-MOVE等DIMSE-C服务的简单实现,博文中的代码给出的实例都是基于fo-dicom库来实现的,原因只有一个:基于C#的fo-dicom库具有高封装性.对于初学者来说实现大多数的DIMSE-C.DIMSE-N服务几乎都是“傻瓜式”操作——构造C-XXX-RQ.N-XXX-RQ然后绑定相应的OnResponseReceived处理函数即可.本博文希望在前几篇预热的基础上,对比DCMTK.fo-dico…

DICOM医学图像处理：Orthanc Plugin SDK实现WADO服务

背景: Orthanc是博主发现的一个很完美的DICOM和HTTP服务端开源软件,前几篇分别介绍了Orthanc的基本使用.Orthanc从0.8.0版本之后给出了Plugin SDK,通过该SDK可以利用Orthanc内建的REST API实现WADO服务,下面就参照官网给出的说明介绍一下如何使用SDK实现WADO服务,并且对官网的实例进行更新,采用最新的方式直接实现WADO服务. 官方说明中文翻译: 1)简介 DICOM标准定义了文件格式以及医学影像网络传输协议.WADO,即Web Acce…