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耳内镜操作视频 :外耳道里不同体积的栓塞物

来源:华润

关于皮肤图像分析的案例,我会讲到银屑病 AI、面部皮肤病 AI 以及面部皮肤 AI 副产品,即皱纹斑点等目标检测处理这三个案例。

【关于牙齿根管识别、目标检测用于皮肤图像分析的案例具体讲解,请回看视频 00:59:58 、00:63:22 处,/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo】

我们做得比较好的还有用于肺结节 CT 分析的 3D 目标检测,下面我也跟大家简单分享一下。

3D 目标检测在肺结节 CT 分析中的应用,表明目标检测的集成框架和方法除了可以用于比较浅层次的皮肤识别领域,还能在医学图像识别中比较大型的、难度比较大的场景中使用。肺结节识别采用的是 3D Faster RCNN 的 RPN 网络,它能减少需要调节的网络参数,既没有后续的全连接做分类,也不需要在后面接一套 3D CNN 来做降假阳。

【关于 3D 目标检测用于肺结节 CT 分析的讲解,请回看视频 00:72:20,/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo】

最后分享一下如何跟医生做好 AI 合作,我们看重的 AI 工程师的能力主要有以下几个:

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第一个,和医生协作的能力(这一能力与 EQ 有关)。传统的机器器学习中,往往只需要跟设备和代码打交道,而医学影像研发需要经常和医生沟通,把医生的思路不断地模拟成代码。其中的很多思路和方法都无法从论文里面得来,和医生的协作往往是 AI 研究人员需要具备的能力。

第二个,从数据中找寻优化模型思路的能力,即问题解决能力(这一能力与 IQ 有关)。医学影像数据,每个医院都不一样,主要体现在医院的场景、拍摄手法等。很多时候,甚至每个病种的数据都没有前人的工作可参考。这就需要我们花大量的时间泡在数据里面,寻找数据里面的规律,来优化模型。控制好数据敏感性,防止 garbage in garbage out,从而能控制好数据,就能控制效果。

AI 工程师这一能力的天分体现在:每次接触的数据都不同,判断思路路都不同的情况下,能迅速的找到解决问题的关键。而进一步的天分还体现在能抽象推出标准、实用新框架的能力。

而且需要注意的是,机器学习是【法】,深度学习是【术】,AI 工程师不能太痴迷于工具,而忽略问题的本质。

第三个,把 paper 新思路和新框架引入 实际工作的能力(这一能力跟勤奋有关)。因为新的框架替换旧的框架,带来的往往是门槛的提升,不 follow 就落后,所以我们一定要紧跟最新的前沿进展。不过这种能力,往往只能解决公开数据集的问题。对于我们碰到的实际复杂多变的医学图像,肯定是不够的,很容易会陷入到坑里面去。

目前我们也在招聘 AI 工程师、机器学习工程师、算法工程师以及数据工程师,感兴趣的同学欢迎联系我们。

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