人工智能在醫(yī)學領(lǐng)域的應(yīng)用人工智能可以應(yīng)用于醫(yī)療的多個部門。根據(jù)醫(yī)療圖像、文字、檢查報告等，可以幫助醫(yī)生診斷。例如，這幾個問題：1.計算機輔助診斷(CAD):計算機輔助診斷2.基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR):基于內(nèi)容的圖像檢索3.圖像質(zhì)量評估4.大腦映射N Mammography CAD乳腺x光片可以診斷為乳腺x光，找出早期乳腺癌。輔助診斷在乳腺x射線片上效果良好。研究結(jié)果顯示，如果讓兩位專家評價相同的乳腺x光，失誤率就會降低很多。但是專家費用高，幫助其他專家的時間也很難。因此，在計算機成為其他專家的前提下，更喜歡，只增加了很少的費用的前提下，大大提高了準確性。早期乳腺癌是通過在x光中檢測微相容性(MCS)進行的。MCs集群往往是乳腺癌的警告。傳統(tǒng)MCs自動檢測使用SVM。SVM取得了接近專家準確度的好結(jié)果。我們計劃在MCs的探測中應(yīng)用深度學習。深度學習可以達到比專家更高的準確度。N CBIR認為機器學習輔助診斷是黑盒，因此提高說服力的一種方法是提供關(guān)于陽性結(jié)果的類似已知案例。例如，如果機器在某些情況下判斷出有乳腺癌，并且在數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)了接近的一些x光，那么這個判斷可能是有效的。所以給我x光片，我們要在數(shù)據(jù)庫里找到最近的x光片。傳統(tǒng)方法是為每個x光源計算一些唯一值，然后計算其他x光源唯一值的距離。我們將通過深入的學習，通過CNN計算各種圖像的相似性。n圖像質(zhì)量評價醫(yī)學圖像的質(zhì)量決定可靠性。判斷形象質(zhì)量是醫(yī)療中的重要問題。傳統(tǒng)方法是計算圖像的統(tǒng)計信息，如channelized hotelling observer(CHO)或特定高斯過濾。但是，這些特定方法有其自身的局限性。SVR機器學習被證明優(yōu)于傳統(tǒng)方法。我們使用深度學習來學習圖像質(zhì)量，在訓練越來越多的數(shù)據(jù)時，將比以前的SVR算法產(chǎn)生深度學習效果。通過深入學習可以自動提取要素，節(jié)省了大量人力和物力。n大腦映射大腦以發(fā)現(xiàn)大腦的功能區(qū)域。傳統(tǒng)方法是使用positron emission tomography(PET)和single-photon emission computed tomography(SPECT)。blood oxygen ation level dependent(加載操作級別開發(fā)，簡稱Bold)被發(fā)現(xiàn)，并開始大量使用功能管理資源成像(functional magnetic resonance imaging，fmri)。研究大腦映射的一個例子是新藥對大腦的影響。選擇實驗對象，每劑：次，服藥后服用一次安慰劑，然后掃描。所以每個對象都有兩個圖像。我們知道哪些是服藥后的形象。這是分類問題：成為圖像。我們必須判斷圖像是否是服藥后的圖像。傳統(tǒng)的方法通過SVD降低了維度，分類為機器學習分類算法。一般準確度約為90%。我們將使用深度學習來提高準確度。n智能診斷系統(tǒng)客戶是醫(yī)療機構(gòu)。他們想從CT或X-Ray來判斷病人是否患了腫瘤。客戶映像和該映像是否健康的指示符。使用深入學習創(chuàng)建模型，對圖像是否健康進行分類。首先，我們開發(fā)了圖像分類深化學習網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)適用于各種圖像分類問題，運行速度快，結(jié)果也很好；其次，具有減少圖像噪聲和提高操作效率的算法。如果CT或X-Ray不能確定是否有腫瘤，我們建議患者做生理上的切片檢查。智能病理學診斷有兩個階段，第一步是用大量數(shù)據(jù)訓練模型。此步驟是脫機的，需要很長時間