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首先,实现了对大尺寸病理切片的图片处理。通常图片的尺寸为224*224像素,但脑肿瘤病。

导语:隔行如隔山,这对于it界和医疗界来说尤其贴切,当双方团队共同打造

如今,随着ai医疗发展,医工交叉——这个由来已久问题也延伸到这块新兴的土

目前这个市场还处于初期,各路玩家相继入场,产品仍处于科研摸索期。相对

广东省人民医院放射科刘再毅教授称,“医生没有多少动力做研究,现在做科

“这都不是那么简单的”是雷锋网与刘再毅交谈2个多小时内出现频率最高的句子。他表示,医工合作对双方都有很高的要求,一是要有共同的目标;二是有很好的合作机制,协调

“医生与创业公司的要的东西不一样,说得好听点就是各取所需,说得不好听就是道不同不相为谋”,他说。

以下为刘再毅的口述。

「你让我写代码,这不是见鬼吗?」在我们科室,目前还没有智能诊断系统这样的东西。目前确实有很多产品在往临床上推。但智能影像方面

很多公司的产品交互很差,用起来非常繁琐。他们工科会说,我写两行代码就可以

至于数据方面,影像只是很小一方面,我做影像也发了很多文章,但不觉得影

目前,很多公司只做图像识别、筛查,大部分集中在肺部,为什么?因为肺有天然的对比,大家都挑了一个容易攻克的方向做。虽然在临床中确实可能减少一些工作量,但这是

以肺癌为例,我们平常在医院看到的很多病例,大部分是复查的,一些三期、四期病人的肺部有很多转移灶,合并渗出、肺不张等,计算机方法很难实现自动对比,一定要人工对比,如果计算机看完还需要医生重新确认一遍,还不如自己看呢。至于很小的肺结节,医学界有个指南,建议了怎

肺结节筛查是很好的开始,但目前还有很多问题,系统可以有假阳性,可以误判,这可以由医生来把关,但漏病灶的后果是很严重的。最重要的是,如何得到监管部门的认可?国家批准之后,其临床应用的责任才能理清,否则出

另外,病人就诊时,肺结节检出只是临床诊疗过。

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