哈佛大学bidmc是什么意思(智能医疗产业有哪些应用典型案例？)

智能医疗产业有哪些应用典型案例？

具体来说，人工分析的缺点显而易见。首先是不精确，只能凭经验判断，容易误判。其次，缺口大，放射科医生的增长远不及影像数据的增长。

人工智能在医学影像行业的实现过程大致如下:图像数据预处理——样本清洗、标记、建模、训练调试、大规模数据训练验证获得深度学习网络模型。以上过程是人工智能的一个离线训练过程，最终输出的是一个深度学习模型。然后生成的模型可以用于在线预测或者辅助判断。

浪潮为医学影像提供端到端的人工智能解决方案，如下图所示，实现了以下三个功能。

(1)样本数据预处理。医院各个检验科，如CT，BT，CR等。，通过10gb/IB网络将医学影像数据从终端设备传输到并行存储。数据预处理CPU平台(由多个双通道CPU服务器NF5280M5组成的集群)从存储中读取数据，运行边缘检测分割、区域生长分割、种子算法等程序，得到目标数据，然后进行标记，形成训练样本库，存储在并行存储中。CPU程序的管理、调度和监控将由统一管理平台AIStation完成。

(2)模特培训。模型训练GPU集群(配备单个8卡GPU服务器，如NF5288M5)将从并行存储中读取训练样本库数据，加载CNN模型，运行深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、Mxnet等。对初始模型进行训练，经过大量数据样本的学习和训练，生成最终模型。培训涉及多个培训任务的提交，其资源管理、调度和监控将由统一管理平台AIStation完成。

(3)模型应用。医生辅助诊断服务器P8000(带有多个P4或FPGA卡的桌面服务器)将部署在医院医生部门，训练好的模型将加载到P8000上。实验室将图像发送给P8000，P8000进行识别，快速实现智能诊断。

数据 模型 训练 医生 图像

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。