小迈步之人工智能(五):深度学习在医学图像处理中的应用

日期 时间
2020年6月30日
7:30 AM EDT

概述

现代医疗诊断日渐依赖于CT、核磁、病理切片等医学影像,医疗影像医生却日益紧缺。另一方面,人工智能领域的蓬勃发展,为智能辅助诊断提供了可能,借助人工智能可大幅提高筛查效率,同时降低误诊率,辅助医生进行精准诊断。

而医学影像处理,具有其特殊性和独特挑战,如CT、核磁中的三维图像处理、配准、识别、智能检测与分割,又如病理切片涉及的巨幅图像导入、标注和智能检测。

本次微直播将介绍如何基于MATLAB进行医疗影像人工智能算法的开发,尤其针对三维图像处理和巨幅图像处理的全新功能,为医疗影像领域应用带来强大助力。另外,还会介绍如何自动生成代码,以支持嵌入式硬件(ARM、GPU等)和CPU的实现,以及进行云端应用的发布。

亮点

  • 成功案例:
    • 基于声谱图的哮喘智能监测设备——澳大利亚RESPIRI
    • 基于红外图像的医用血糖监测仪——美国GlucoLight
  • 深度学习的医疗图像分析和诊断辅助
    • CT / MRI 3D医学影像
      • 3D图像处理: Demo 3D图像分割估算肺活量
      • 3D图像中的深度学习:Demo颅内肿瘤三维检测及分割
    • 病理切片
      • 巨幅图像深度学习:Demo肿瘤组织切片智能分析
  • 快速原型及算法部署

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2020年小迈步系列预告:

小迈步之人工智能(六):金融,8月27日

小迈步之系统仿真(一):电力与电力电子,9月24日

小迈步之系统仿真(二):机器人,10月22日

小迈步之系统仿真(三):自动驾驶,11月19日

小迈步之行业规范:功能安全认证,12月10日

关于演示者

单博,MathWorks高级应用工程师,主要方向为深度学习、图像和计算机视觉及FPGA/ASIC。曾在HARRIS Corp.和航天研究院所从事多年计算机视觉、深度学习和高速数字信号处理研发工作。硕士毕业于哈尔滨工业大学信息与通信工程专业。

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