【外电】基于AI影像分析的临床过程离日常使用还有很长一段路！
...日会取代放射科医生？研究人员已开发出这样的深度学习神经网络：识别放射影像中的病征，比如骨折和潜在癌变病灶，在某些情况下比普通的放射科医生还要可靠。不过总的来说，最出色的系统目前与人的表现不相上下，而且...
- http://news.hc3i.cn/art/201804/42245.htm
- 时间: 2018/04/03
人工智能在医疗产业最先落地？五大应用场景及典型案例
...领域可能会率先落地。”一方面，图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带来了人工智能技术新一轮的发展。大大推动了以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业与人工智能的深度融合。另一方面，随...
- http://news.hc3i.cn/art/201704/38568.htm
- 时间: 2017/04/11
数据改变医疗：人工智能加速精准医疗时代到来
神经网络和深度学习的发展推动计算机视觉发展，有利于提高医学影像识别准确率；语音和自然语言理解技术方便了医疗文字处理，使“超级电子病历”成为可能。人工智能与医疗的结合将使医疗水平大幅提升，加速医疗的精准...
- http://news.hc3i.cn/art/201704/38520.htm
- 时间: 2017/04/05
IBM将使用PowerAI加速企业人工智能的试行和采用
...意设计用于未来工作负载（如人工智能，机器学习和深度神经网络）的POWER8架构。在2013年，为了扩展和POWER领域的硬件公司的合作，IBM建立了OpenPOWER基金会，使公司能够在硬件和软件上紧密协作，加速未来的工作负载，如AI和ML...
- http://news.hc3i.cn/art/201701/38024.htm
- 时间: 2017/01/12
基于影像数据系统的人工神经网络模型的研究
人工神经网络是根据人的认识过程而开发出的一种算法。由于其自学习、自适应、自组织、函数逼近和大规模并行处理等能力而具有用于智能系统的潜力。本文通过应用人工神经网络算法，针对乳腺X线影像的特点，对现有影像...
- http://radiology.hc3i.cn/art/201010/7879.htm
- 时间: 2010/10/26