如何做公众号小说网站赚钱,赣州做网站找谁,北京网站建设 云智互联,东莞外贸网站的推广来源#xff1a; AI科技大本营根据最新的新型冠状病毒疫情通报#xff0c;截至1月30日24时#xff0c;国家卫生健康委公布确诊病例9692例#xff0c;重症病例1527例#xff0c;累计死亡病例213例#xff0c;另有疑似病例15238例。为防止疫情扩散#xff0c;全国31省市自… 来源 AI科技大本营根据最新的新型冠状病毒疫情通报截至1月30日24时国家卫生健康委公布确诊病例9692例重症病例1527例累计死亡病例213例另有疑似病例15238例。为防止疫情扩散全国31省市自治区已全部启动重大突发公共卫生事件一级响应笔者遥祝各位友人平平安安身体健康。做为一名IT从业者笔者最佩服的就是信息融合的跨界能力前文《300秒就完成第一超算1万年的计算量量子霸权真时代要来了吗》曾经介绍过谷歌的科学家使用机器学习的方法来给量子计算机调优参数。所以在阅读疫情的相关材料后笔者总结了一下AI在很多方面应该可以跨界能帮上一些忙。AI诊断医学影像可能被用于疾病初筛我看到不明肺炎的诊断标准是发热(≥38℃)具有肺炎或急性呼吸窘迫综合征的影像学特征发病早期白细胞总数降低或正常或淋巴细胞分类计数减少经抗生素规范治疗3~5天病情无明显改善。而且钟南山院士等多名专家也介绍了此次冠状病毒肺炎在发病初起血常规检测结果几乎没有什么有价值的线索但是医学影像方面会有异常由于影像诊断不是量化指标很难像血结果那样指向明确人工判断有一定的难度而且也如钟院士所言冬季流感本来就高发如果血液检测没有定量的结果那么仅靠人工进行影像学的筛查来判断是否需要进一步确诊可能会带来一定不确定因素。人工智能在处理医学影像方面这些年来的进展还是相当不错的2018年谷歌著名的AI女神李飞飞就曾经发表过一篇针对胸片影像进行深度学习检测的论文《Thoracic Disease Identification and Localization with Limited Supervision》下载地址https://arxiv.org/pdf/1711.06373v6.pdf其模型工作原理也比较简单先用Resnet进行特征提取接下来通过全卷积网络进行分类输出每种分类的得分再使用多实例学习来学习多种类型图像最后输出 图像类别以及对应区域的位置。而且在医疗影像处理方面国家大厂也是成绩斐然。比如在前年的肺结节检测大赛 LUNA16上阿里云 ET 就在1186 个肺结节75% 以上为小于 10mm 的小结节的样本中 在 7 个不同误报率下发现的肺结节平均成功率达到 89.7%。注LUNA大赛中使用召回率是指在样本数据中成功发现的结节占比这里使用成功率替代下图显示了 ET 在不同误报次数下的召回率情况。在模型结构设计上ET 针对医学影像的特性采用多通道、异构三维卷积融合算法、有效地利用多异构模型的互补性来处理和检测在不同形态上的肺结节提高了对不同尺度肺结节的敏感性同时使用了带有反卷积结构的网络和多任务学习的训练策略提高了检测的准确度。而去年年末国内顶级AI实验室腾讯优图也将医疗 AI 深度学习预训练模型 MedicalNet Github地址https://github.com/Tencent/MedicalNet正式对外开源笔者看到这也是首个开源的能处理3D医学影像的深度学习框架。只要安装CUDA从github上将该项目克隆下来。git clone https://github.com/Tencent/MedicalNet
然后到微云https://share.weiyun.com/55sZyIx下载相应模型解压后既可进行训练。python train.py --gpu_id 0 虽然受时间限制笔者还没有跑完训练脚本。根据Github上的资料显示MedicalNet 提供的预训练网络可迁移到任何 3D 医疗影像的 AI 应用中包括但不限于分割、检测、分类等任务。尤其值得一提的是MedicalNet 特别在小数据医疗影像 AI 场景能加快网络收敛提升网络性能这个特性比较本次疫情确诊样本相当稀缺的情况。AI深度学习也许对防止超级传染者有帮助在钟南山院士谈到本次疫情的防控时特别提到了要小心超级传染者的出现而超级传染者是指一个人传染10个人以上的患者比如非典期间广东一男子染病50天先后传染130余人包括18位亲属及几十名医务人员再比如2015年中东呼吸综合征MERS在韩国也出现了一名超级传染者先后传染了数十几医护人员及亲属。而如果对于历次呼吸道感染疫情的患者数据进行汇总将传播能力进行分类这是一个机器学习的经典任务。不过考虑到样本的数量可能不够而且在病档资料中该患者做为传染源传染人数的记录可能也有缺失所以利用AI防止超级传播者的方案未必能够奏效。最后笔者在这里也号召各位读者多从技术角度想想办法共克时坚共渡难关。相信一定能渡过此次疫情。原文链接https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/104075388?utm_sourceapp未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
