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超声波机器大战超声医生，只有两名医生胜出！

发布时间：2019-07-09 来源：http://www.keweison.com/news/30.html

超声波机器的多样性也在增加，从普通的基于灰度的X射线、CT、MRI、B超等发展到彩色和多维图像，并结合其他动态和医学解剖学特征，以及由各种数字反射镜(如眼底照片、病理图像等)产生的高分辨率图像。除了治疗数据、基因数据、预后数据和图像时间维的扩展之外，还有多种数据，如多模成像、病理学、检查、基因和后续信息等。

然而，长期以来，人工识别图像几乎是医疗机构使用的方法，这取决于医生的经验和状况。另外，人眼的分辨率和灵敏度客观上限制了成像数据的充分利用。影像医生培训周期长，也给基层医疗机构造成了一定的压力，要求它们在分级诊断和治疗政策的指导下进行疾病的初步诊断。当然，也应该看到，虽然数据量巨大，多样性很强，但由于医学图像数据的标准化、结构化和统一性在整个医学数据中仍然是很好的，再加上深入学习技术驱动的图像识别，图像识别是人工智能技术应用浪潮的前沿，使得医学图像智能分析属于智能医疗各个领域的一个迅速发展的分支。国内外涌现出一批将人工智能技术应用于医学图像识别与分析的新兴企业。然而，在具体的技术登陆过程中，这些企业往往会遇到一些具体的问题。

在这里，我们与大家分享超声波机器在Intel技术支持下成功开发的智能医学图像诊断系统的案例。该系统的任务是识别和分析甲状腺结节和良恶性的图像。根据测量结果，我国三级甲等医院10年内合格放射科医师的平均准确率约为75%。目前，由双方研制的DE超声机器人的精度可达85%以上，在实验室中的精度可达90%以上。它已应用于医疗机构，为成千上万的甲状腺结节患者服务。

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