人工智能与医学影像的完美结合
ai与医学影像的结合起步很早却难有大的突破。医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。自第一张x光片出现后，随着20世纪科学技术的发展，逐渐形成了以x射线、ct、磁共振成像、超声和核医学等为代表的多种医学影像技术设备，成为医疗绝大多数数据的来源。
人工处理的困难与枯燥，使人们很早就想利用ai解决这些问题。1963年，美国放射学家洛德威克（gwilym s. lodwick）等人提出x光片数字化的方法。1966年，莱德利正式提出了“计算机辅助诊断”的概念（cad），希望通过计算机来减轻医生的工作负担。1972年，ct的临床使用开创了医学影像数字化的先河。之后，mri、cr、dr、ect等数字化医疗设备的产生，推动了医学图像资料的存储、传输系统的发展。
因此，1982年，美国放射学会（acr）和电气制造商协会（nema）决定共同成立一个称为acr-nema的委员会，致力于制订医学影像设备间共同的通信交流规范。1985年和1988年，acr-nema发布了两套规范（acr-nema 1.0和acr-nema 2.0），并于1993年发布了一套统一的规范，正式命名为dicom3.0，详细地规定了医学图像及其相关信息的传输协议。
虽然图像存储与传输标准有所发展，但是ai与医学影像的结合仍然困难重重。例如，医学专家系统在诞生后，虽然在20世纪80年代红极一时，但一直难于应用在医学影像领域。造成ai与医学影像难以结合的主要原因是视觉系统成像模糊、人体组织结构或功能的复杂性及传统算法的局限性。2006年，深度算法的出现为图像识别带来突破性的进展。2012年，欣顿使用多层卷积神经网络结构，将图像识别错误率突破性地从26.2%降低到了3%，让深度机器学习进入工业和医疗的领域。
2014年，国际知名的医学影像公司enlitic成立，并开发出从x光照片和ct扫描图像识别恶性肿瘤的软件。2015年，美国西奈山医院使用的一种名为deep patient的ai技术，分析该院70万名患者的病历数据，表现十分优异。2017年，美国食品药品管理局（fda）批准了第一款心脏磁共振成像人工智能分析软件cardio dl。2018年，fda批准了全球第一款人工智能医疗设备idx-dr。目前，中国有超过100家医疗人工智能公司，其中约有40家企业属于医学影像ai公司，近千家医院部署的人工智能系统中超过一半是医学影像人工智能系统。
智能机器人是指具有视、听、触等机器感觉，行动、规划、决策等机器思维，机械手、脚的智能控制结构的机器人，是人工智能的又一个重要研究方向。作为一种新型的人工智能技术，会对整个医疗行业产生深远影响。
2024年人工智能市场全球收入将超过3000亿美元
一篇文让你了解汽车大灯进化史
无死角螺旋板式换热器的分类形式
具有麦克风监测功能的耳机衰减器
瓦斯爆炸原因的分析
人工智能与医学影像的完美结合
电子行业的下一个兴奋点：连接器和传感器的融合
英特格宣布 新一代光罩盒已获ASML认证
2021世界传感器大会—中国传感器创新大赛颁奖典礼顺利举办
DEKRA和Movon签署协议，收购该公司韩国EMC和RF测试业务
何为六维力传感器，在人形机器人中发挥什么作用？
市政工程都必须匹配专业的扬尘监测仪
服务器带宽超出时如何解决？
美国政府允许华人继续使用微信，但没解释谷歌苹果是否会下架微信
体验一汽大众SUV冰面漂移感受如何？
使用RecurDyn+EDEM联合仿真实现虚拟样机工程化模拟
EDFA光纤放大器的组成 Hybrid器件的特点及产品示例
英特尔与三星将战略布局嵌入式MRAM技术领域
订阅经济和物联网电商将是电商新蓝海
嵌入式FPGA的未来是怎么样的？
人工处理的困难与枯燥，使人们很早就想利用ai解决这些问题。1963年，美国放射学家洛德威克（gwilym s. lodwick）等人提出x光片数字化的方法。1966年，莱德利正式提出了“计算机辅助诊断”的概念（cad），希望通过计算机来减轻医生的工作负担。1972年，ct的临床使用开创了医学影像数字化的先河。之后，mri、cr、dr、ect等数字化医疗设备的产生，推动了医学图像资料的存储、传输系统的发展。
因此，1982年，美国放射学会（acr）和电气制造商协会（nema）决定共同成立一个称为acr-nema的委员会，致力于制订医学影像设备间共同的通信交流规范。1985年和1988年，acr-nema发布了两套规范（acr-nema 1.0和acr-nema 2.0），并于1993年发布了一套统一的规范，正式命名为dicom3.0，详细地规定了医学图像及其相关信息的传输协议。
虽然图像存储与传输标准有所发展，但是ai与医学影像的结合仍然困难重重。例如，医学专家系统在诞生后，虽然在20世纪80年代红极一时，但一直难于应用在医学影像领域。造成ai与医学影像难以结合的主要原因是视觉系统成像模糊、人体组织结构或功能的复杂性及传统算法的局限性。2006年，深度算法的出现为图像识别带来突破性的进展。2012年，欣顿使用多层卷积神经网络结构，将图像识别错误率突破性地从26.2%降低到了3%，让深度机器学习进入工业和医疗的领域。
2014年，国际知名的医学影像公司enlitic成立，并开发出从x光照片和ct扫描图像识别恶性肿瘤的软件。2015年，美国西奈山医院使用的一种名为deep patient的ai技术，分析该院70万名患者的病历数据，表现十分优异。2017年，美国食品药品管理局（fda）批准了第一款心脏磁共振成像人工智能分析软件cardio dl。2018年，fda批准了全球第一款人工智能医疗设备idx-dr。目前，中国有超过100家医疗人工智能公司，其中约有40家企业属于医学影像ai公司，近千家医院部署的人工智能系统中超过一半是医学影像人工智能系统。
智能机器人是指具有视、听、触等机器感觉，行动、规划、决策等机器思维，机械手、脚的智能控制结构的机器人，是人工智能的又一个重要研究方向。作为一种新型的人工智能技术，会对整个医疗行业产生深远影响。
2024年人工智能市场全球收入将超过3000亿美元
一篇文让你了解汽车大灯进化史
无死角螺旋板式换热器的分类形式
具有麦克风监测功能的耳机衰减器
瓦斯爆炸原因的分析
人工智能与医学影像的完美结合
电子行业的下一个兴奋点：连接器和传感器的融合
英特格宣布 新一代光罩盒已获ASML认证
2021世界传感器大会—中国传感器创新大赛颁奖典礼顺利举办
DEKRA和Movon签署协议，收购该公司韩国EMC和RF测试业务
何为六维力传感器，在人形机器人中发挥什么作用？
市政工程都必须匹配专业的扬尘监测仪
服务器带宽超出时如何解决？
美国政府允许华人继续使用微信，但没解释谷歌苹果是否会下架微信
体验一汽大众SUV冰面漂移感受如何？
使用RecurDyn+EDEM联合仿真实现虚拟样机工程化模拟
EDFA光纤放大器的组成 Hybrid器件的特点及产品示例
英特尔与三星将战略布局嵌入式MRAM技术领域
订阅经济和物联网电商将是电商新蓝海
嵌入式FPGA的未来是怎么样的？