医学影像＋人工智能的发展如火如荼 竞争已然进入白热化阶段
医疗是ai应用场景中最被看好的领域之一，由于慢性病患者群体增长、优良医疗资源紧缺及不均衡等现状，使得医疗ai被寄予厚望。
近两年来，医学影像＋人工智能的发展如火如荼，数百家公司涌入，在部分热门病种上的竞争已然进入白热化的红海领域。但在神经医学领域，由于人脑的复杂性，神经影像辅助决策依旧是一片“蓝海”，如何突破技术瓶颈，实现前沿ai科技在神经医学临床转化是这一领域的重要课题。
在2019新年来临之即，迈格生命科技（深圳）有限公司（以下简称“迈格生命”）在上海主办了一场以“神经医学技术转化”为主题的国际研讨会。会上，约翰霍普金斯大学医学院放射学及肿瘤学教授、国际医学磁共振协会（ismrm）院士、迈格首席科学家susumu mori教授就医学影像ai如何破局脑专科从国际视野上做出了全面解读。同时复旦大学附属华山医院、吉大一院、复旦大学计算系统生物学中心、哈尔滨工业大学（深圳）、上海中医药大学以及迈格生命的多家服务渠道合作企业的众多专家代表共同对各类神经疾病转化难题进行了专业报告和深入探讨。
神经疾病诊断之“难”
对于医疗行业而言，无论是神经疾病还是非神经疾病，诊断都是一个绕不开的话题。并非创业者不愿意选择神经影像辅助决策切入市场，恰恰相反医学影像是神经疾病检查中唯一非侵入式的客观手段，但由于神经影像阅片对专业水准的要求较高，导致存在难度大、误诊多的现状。
神经疾病大部分属慢性疾病，例如帕金森病、阿尔茨海默病、抑郁症、脑瘫等。人口老龄化加速，导致神经退行性疾病的发病率显著上升。以帕金森病为例，55岁以上人群的发病率约1％，65岁以上人群的发病率占到1．7％，且中国帕金森患者将在2030年达到494万，占全球总患者的57％。毫无疑问，帕金森病、老年痴呆等神经退行性疾病，已成为继肿瘤、心脑血管病之后中老年人健康的“第三杀手”。
对于很多患者家庭而言，患上神经疾病意味着沉重的家庭负担，早诊断、早干预则是应对的首要策略。在神经影像领域，pet与mri具有区别疾病临床前期、前驱期和临床期的识别能力，而影像标志物在疾病发生前5至10年就开始出现变化，早期诊断及有效干预可延缓发病5到10年。
临床上，帕金森病最主要的病理改变是中脑黑质多巴胺能神经元的变性死亡，由此而引起纹状体多巴胺含量显著减少而致病。也就是说，诊断帕金森病需要了解人脑的结构分布，而这无疑指向了脑图谱。
目前，大多数的磁共振脑图谱仅包含大脑灰质结构，不包含白质分区。来自约翰霍普金斯大学的susumu mori教授发明了磁共振dti纤维追踪技术，绘制了国际第一个脑白质图谱，以及国际唯一的全脑图谱。该图谱包含283个脑区，达到了绝大多数临床医生无法用肉眼识别的精细度。mori教授介绍，“筛查神经疾病首先要突破人脑标准化定位，可以类比为gps技术。为了实现人脑gps，神经影像需要在足够精细化的脑图谱基础上，对全脑进行自动分割，从而实现对脑影像的量化分析。而目前人类在脑科学领域还不够深入，脑图谱的构建依然是限制这一领域发展的重要因素。”
对于脑图谱的绘制过程，mori教授表示，“脑图谱的制作需要综合解剖学、影像学、组织学、临床医学等多学科知识，门槛极高。”
以帕金森病单点破局，撬动脑疾病全面版图
医学影像ai上半场大多是基于图像识别等技术，未来医学ai是否能够为医生所接受并产生爆炸性发展的关键则在于基于知识图谱的可解释人工智能。迈格生命作为约翰霍普金斯大学全脑图谱的中国区独家技术转化合作方，同时，mori教授也担任其首席科学家，这为迈格生命将全脑图谱与ai技术结合提供了权威脑科学基础支撑，有利于实现将尖端的科学成果转化为临床技术。
神经疾病临床诊断依赖量表和主观性强的现状，使得ai阅片和辅助决策技术在神经专科有着更实质和普遍的需求，然而对于医生都具有更高挑战的神经影像，对智能读片技术就有着更高的门槛，迈格生命便是面向重大需求和尖端挑战应运而生，专注于神经影像的智能解读和临床辅助决策，为医生提供精准医疗的工具和方案，维护患者尊严。基于全脑图谱，迈格生命研发了一系列智能算法，并通过开发brain label神经影像云提供saas分析服务，帮助医生提高临床决策准确率和效率。
疾病服务场景贯穿诊前、诊中和诊后三大环节，迈格生命以brain label神经影像云平台作为切入点，商业模式选择上采用“神经影像分析产品＋专病医疗服务团队＋医疗机构落地”一体化的神经专病医疗服务解决方案。
以帕金森病为例，迈格生命所提供的帕金森医疗服务解决方案主要分三步走：
第一步，影像辅助诊断产品提供诊断支持。先是通过vmat2－pet影像对纹状体（亚区）进行自动分割，输出vmat2－pet analysis（vpa）量化分析报告对帕金森病程进行分级；
第二步，专病医疗服务团队提供医疗服务。迈格生命首席临床科学家正是国家老年疾病临床研究中心主任陈彪博士，以其领导的帕金森医生集团和中国帕金森联盟，以及国家老年疾病临床研究中心均能为帕金森患者提供医疗服务；
第三步，医疗机构实施落地服务。以北京瑞安医院为例，它能够提供专病专家、预约就诊和特色诊疗等落地服务。
对于迈格生命而言，它的版图并不止步于帕金森病。目前，迈格已进入国家老年疾病临床医学研究中心所开展的大规模多中心临床试验，这也将作为未来制定中国相关老年疾病的临床诊断标准奠定基础。而迈格生命的神经专病医疗服务解决方案则是从帕金森病作为突破口，逐步延伸到阿尔茨海默病以及其他脑疾病。
据了解，目前brain label已经在帕金森、阿尔茨海默、脑血管等相关疾病开展了智能辅助决策的产品研发和落地，其分析精度和辅助功能受到了宣武、天坛、华山、湘雅等国内神经专科排名前十医院专家的高度认可，入选成为了国家临床研究中心的影像大数据后台的独家提供商，并在2018年承担了国家十三五重点研发专项相关课题的技术攻关任务。
应用场景之落地
区别于其他疾病，帕金森病、阿尔茨海默病等神经性疾病属于慢性病，导致患者和主诊医生之间存在强绑定关系。主诊医生的复诊及调药可以依赖于互联网医院服务场景，患者依托长期专科医生指导下的药物干预能使病情得到有效控制，进而对服务平台产生较高的粘性和稳定性。
迈格生命通过“科研＋临床＋服务平台”的多元化布局方式，无疑能够进一步推动产品的落地。
在科研层面，迈格生命通过与国内顶级三甲医院临床中心及放射科在老年病场景里的科研和临床实践合作，在实现脑科学研究成果转化落地的同时，也能提升辅助诊断能力，并获取部分科研合作收益。
在临床方面，迈格生命主要通过落地基层专科医院，帮助基层专科医生进行辅助诊断，帮助其识别老年病分期分型，并连接北上广老年病专家远程会诊及诊断意见。
总而言之，迈格生命采取的是通过与国家老年疾病临床研究中心宣武医院和湘雅医院这一层面的临床合作，通过为其关联的中国帕金森联盟、ad临床前期联盟等搭建影像诊断辅助平台，打造专病场景下的专家共识，服务于联盟下属500多家拥有神内及老年科医院，进一步使得迈格神经系统影像分析ai深入临床服务场景，借助于顶级临床中心对于其产品brain label的辅诊能力的认可帮助神经专科医生更有效的识别帕金森及阿尔茨海默疾病。
至于其后的专病科研及临床的延展上，迈格生命已经着手与华山医院携手在脑血管的烟雾病及动脉瘤的术前术后的规划、评估展开合作。
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医学影像＋人工智能的发展如火如荼 竞争已然进入白热化阶段
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芯片短缺对中国的影响
红外雨量计（光学雨量传感器）在小型气象站的应用
单片机基本单元的VHDL设计
远程患者监护系统推动未来医疗保健的创新发展
Linux内核模块加载过程解析(1)
采用新的调制技术和滤波器结构减小D类放大器的EMI
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在2019新年来临之即，迈格生命科技（深圳）有限公司（以下简称“迈格生命”）在上海主办了一场以“神经医学技术转化”为主题的国际研讨会。会上，约翰霍普金斯大学医学院放射学及肿瘤学教授、国际医学磁共振协会（ismrm）院士、迈格首席科学家susumu mori教授就医学影像ai如何破局脑专科从国际视野上做出了全面解读。同时复旦大学附属华山医院、吉大一院、复旦大学计算系统生物学中心、哈尔滨工业大学（深圳）、上海中医药大学以及迈格生命的多家服务渠道合作企业的众多专家代表共同对各类神经疾病转化难题进行了专业报告和深入探讨。
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对于医疗行业而言，无论是神经疾病还是非神经疾病，诊断都是一个绕不开的话题。并非创业者不愿意选择神经影像辅助决策切入市场，恰恰相反医学影像是神经疾病检查中唯一非侵入式的客观手段，但由于神经影像阅片对专业水准的要求较高，导致存在难度大、误诊多的现状。
神经疾病大部分属慢性疾病，例如帕金森病、阿尔茨海默病、抑郁症、脑瘫等。人口老龄化加速，导致神经退行性疾病的发病率显著上升。以帕金森病为例，55岁以上人群的发病率约1％，65岁以上人群的发病率占到1．7％，且中国帕金森患者将在2030年达到494万，占全球总患者的57％。毫无疑问，帕金森病、老年痴呆等神经退行性疾病，已成为继肿瘤、心脑血管病之后中老年人健康的“第三杀手”。
对于很多患者家庭而言，患上神经疾病意味着沉重的家庭负担，早诊断、早干预则是应对的首要策略。在神经影像领域，pet与mri具有区别疾病临床前期、前驱期和临床期的识别能力，而影像标志物在疾病发生前5至10年就开始出现变化，早期诊断及有效干预可延缓发病5到10年。
临床上，帕金森病最主要的病理改变是中脑黑质多巴胺能神经元的变性死亡，由此而引起纹状体多巴胺含量显著减少而致病。也就是说，诊断帕金森病需要了解人脑的结构分布，而这无疑指向了脑图谱。
目前，大多数的磁共振脑图谱仅包含大脑灰质结构，不包含白质分区。来自约翰霍普金斯大学的susumu mori教授发明了磁共振dti纤维追踪技术，绘制了国际第一个脑白质图谱，以及国际唯一的全脑图谱。该图谱包含283个脑区，达到了绝大多数临床医生无法用肉眼识别的精细度。mori教授介绍，“筛查神经疾病首先要突破人脑标准化定位，可以类比为gps技术。为了实现人脑gps，神经影像需要在足够精细化的脑图谱基础上，对全脑进行自动分割，从而实现对脑影像的量化分析。而目前人类在脑科学领域还不够深入，脑图谱的构建依然是限制这一领域发展的重要因素。”
对于脑图谱的绘制过程，mori教授表示，“脑图谱的制作需要综合解剖学、影像学、组织学、临床医学等多学科知识，门槛极高。”
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神经疾病临床诊断依赖量表和主观性强的现状，使得ai阅片和辅助决策技术在神经专科有着更实质和普遍的需求，然而对于医生都具有更高挑战的神经影像，对智能读片技术就有着更高的门槛，迈格生命便是面向重大需求和尖端挑战应运而生，专注于神经影像的智能解读和临床辅助决策，为医生提供精准医疗的工具和方案，维护患者尊严。基于全脑图谱，迈格生命研发了一系列智能算法，并通过开发brain label神经影像云提供saas分析服务，帮助医生提高临床决策准确率和效率。
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