自动优化网站建设电话,wordpress 后端,飞创网站建设,建设网站属于什么费用吗每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗#xff1f;订阅我们的简报#xff0c;深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同#xff0c;从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会#xff0c;成为AI领… 每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗订阅我们的简报深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会成为AI领域的领跑者。点击订阅与未来同行 订阅https://rengongzhineng.io/ 全球多个专业领域包括放射学、皮肤科和病理学普遍面临医学影像专家解读资源短缺的问题。机器学习Machine Learning, ML技术有望通过支持工具减轻这一负担帮助医生更准确、高效地解读这些影像。然而机器学习工具的开发和实施通常受限于高质量数据、机器学习专业知识和计算资源的可用性。 一个促进机器学习在医学影像领域应用的方法是通过深度学习Deep Learning, DL构建特定领域模型这些模型利用所谓的嵌入向量embeddings来捕捉医学影像中的信息。这些嵌入向量代表了图像中重要特征的预先学习理解通过识别嵌入向量中的模式与直接处理高维数据如图像相比可以大幅减少训练高性能模型所需的数据量、专业知识和计算需求。 谷歌近期发布了两款针对医学影像领域的研究工具Path Foundation和Derm Foundation它们接受影像作为输入生成专门针对皮肤科和数字病理学影像领域的嵌入向量。这些工具使研究人员可以获取自己影像的嵌入向量并利用这些向量快速开发新的模型。 在“特定领域优化和自监督模型在组织病理学中的多样化评估”研究中谷歌展示了自监督学习Self-Supervised Learning, SSL模型针对病理学影像的应用优于传统的预训练方法并能高效地训练下游任务的分类器。该研究主要关注赫马托染色和伊红HE染色的幻灯片这是诊断病理学中的主要组织染色方法使病理学家能在显微镜下观察细胞特征。通过使用SSL模型输出训练的线性分类器其性能与在数量级更多标签数据上训练的先前深度学习模型相匹配。 谷歌还通过Derm Foundation工具应用深度学习解读皮肤病条件影像包括最近的工作旨在更好地泛化到新数据集。该工具因其针对皮肤科的特定预训练拥有对皮肤病影像中存在的特征的潜在理解可以快速开发用于分类皮肤病的模型。 谷歌计划将这两款工具提供给研究社区以便探索嵌入向量对于他们自己的皮肤科和病理学数据的实用性。这些工具预期将在包括诊断任务模型开发、质量保证和预分析工作流改进、影像索引和管理以及生物标志物发现和验证等多个用途中促进高效的发展。 注册地址 Derm Foundation Access FormPath Foundation Access Form
