疾病诊断专题

具有不确定性感知注意机制的肺结节分割和不确定区域预测| 文献速递-深度学习结合医疗影像疾病诊断与病灶分割

Title 题目 Lung Nodule Segmentation and UncertainRegion Prediction With an Uncertainty-Aware Attention Mechanism 具有不确定性感知注意机制的肺结节分割和不确定区域预测 01 文献速递介绍 肺结节分割在肺癌计算机辅助诊断(CAD)系统中至关重要,提供了关键信息,如结节大

临床应用的深度学习在视网膜疾病的诊断和转诊中的应用| 文献速递-视觉通用模型与疾病诊断

Title 题目 Clinically applicable deep learning for diagnosis and referral in retinal disease 临床应用的深度学习在视网膜疾病的诊断和转诊中的应用 01 文献速递介绍 诊断成像的数量和复杂性正在以比人类专家可用性更快的速度增加。人工智能在分类一些常见疾病的二维照片方面表现出了巨大的潜力,

利用医学Twitter进行病理图像分析的视觉-语言基础模型| 文献速递-视觉通用模型与疾病诊断

Title 题目 A visual–language foundation model for pathology image analysis using medical Twitter 利用医学Twitter进行病理图像分析的视觉-语言基础模型 01 文献速递介绍 缺乏公开可用的医学图像标注是计算研究和教育创新的一个重要障碍。同时,许多医生在公共论坛上(如医学Twi

不容错过!斯坦福《人工智能疾病诊断与信息推荐应用》开始了!Edward Chang副教授主讲...

来源:专知本文为课程,建议阅读5分钟众多想学习人工智能前沿算法的同学,可不能错过! 斯坦福大学Edward Chang副教授的CS372N课程《人工智能疾病诊断与信息推荐应用》课程开始了!众多想学习人工智能前沿算法的同学,可不能错过! 地址: http://infolab.stanford.edu/~echang/cs372/cs372-syllabus.html 人工智能,特别是深度学

【早期疾病诊断 + 个性化医疗】通过 fundus 图,预测视网膜年龄

通过 fundus 图,预测视网膜年龄 问题:预测年龄,解法:基于时间序列图像的渐进式标签分布学习 PLDL子问题、算法拆解实验细节效果   问题:预测年龄,解法:基于时间序列图像的渐进式标签分布学习 PLDL 论文:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-43990-2_59   虽然理论上视网膜年龄和

深度学习用于疾病诊断-第一课第三周5-6节-数据增强以及dice损失函数

既然我们已经讨论了分割体系结构,那么让我们来讨论一种可以应用于这种模型训练的技术,即数据扩充(数据增强 data augumentation)。 我们在前面学过,我们可以对输入胸部X光片的变换,这样每个例子的分类标签都是一样的。 现在让我们看看如何将相同的原则应用于分割,但有几个关键的区别。 分割过程中数据扩充的一个关键区别是我们把图像旋转了,同时标签也得跟着转,保证对齐。 所以当我们将输

大模型的实践应用2-基于BERT模型训练医疗智能诊断问答的运用研究,协助医生进行疾病诊断

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下大模型的实践应用2-基于BERT模型训练医疗智能诊断问答的运用研究,协助医生进行疾病诊断。医疗大模型通过收集和分析大量的医学数据和临床信息,能够协助医生进行疾病诊断、制定治疗方案和评估预后等任务。利用医疗大模型,可以帮助医生从复杂的医学数据中提取有价值的信息,提高诊断的准确性和治疗效果。医疗智能诊断是医疗大模型的重要应用之一,它利用深度学习和自然语言处理等技

疾病诊断归一化规则设置二

部位优先原则 在含有身体解剖部位的疾病诊断,优先选择带有相关部位的疾病术语进行归一,尽量包括部位的精确和性质的精确。特别是肿瘤性疾病,一定要优先体现出部位/器官,部位/器官比病理性质重要。 例如:“背部脂肪瘤”,映射为“D36.705 背部良性肿瘤”。 规则表设置: 解剖部位 + 疾病性质描述 编码合并原则 在众多疾病诊断中,存在一些诊断可以合并为一个诊断,这些诊断写在一起映射为其