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机器学习通过胸部ct诊断COVID-19

机器学习通过胸部ct诊断COVID-19

科学家们开发了一种算法，克服了逆转录聚合酶链反应的局限性，可以快速、计算机化地诊断COVID-19。

基于机器学习的三维微ct图像重建

基于机器学习的三维微ct图像重建

研究人员已经使用机器学习来帮助重建纤维材料的三维微ct图像。

深度学习评估心血管疾病的风险

深度学习评估心血管疾病的风险

伦斯勒理工学院(Rensselaer Polytechnic Institute)的一组工程师和马萨诸塞州总医院(Massachusetts General Hospital)的临床医生开发了一种深度学习算法，可以帮助评估患者患心血管疾病的风险，这种算法与用于筛查肺癌的低剂量计算机断层扫描(CT)相同。

深度学习预测肺癌风险

深度学习预测肺癌风险

一项新的研究表明，人工智能(AI)程序可以准确预测CT扫描发现的肺结节癌变的风险。

图像融合方法使用人工智能来改善结果

图像融合方法使用人工智能来改善结果

研究人员开发了一种新的基于监督深度学习的“多模态”图像融合方法，提高了图像清晰度，减少了冗余图像特征，支持批处理。

将图像与深度神经网络相结合

将图像与深度神经网络相结合

神经网络框架可以增加放射科医师在CT扫描中评估肺癌类型的信心，告知个性化的治疗计划。

人工智能做无导管预测

研究人员使用人工智能软件来预测冠状动脉斑块组成和意义，而无需进行侵入性手术。

放射治疗:3D打印防护盾

为了减少放射治疗造成的组织损伤的副作用，研究人员开发了可以从患者CT扫描中生成的3d打印胃肠道放射防护设备。

COVID-19:人工智能模型尚不适合临床使用

研究人员发现，在300多个COVID-19机器学习模型中，不适合从标准医学成像检测或诊断COVID-19。

基于深度学习的图像分割

科学家们提出了一种新的方法，可以为大量不同的成像数据集配置自学习算法，而不需要专业知识或非常强大的计算能力。

人工智能如何改善医学成像

人工智能不仅可以更好地检测肿瘤、皮肤损伤或其他症状，还可以提高放射科医生的准确性和效率。

防止成像网络威胁的人工智能系统

研究人员开发了一种人工智能技术，可以在网络攻击中保护医疗设备不受恶意操作指令的影响。

神经网络可以判断肺癌的严重程度

研究人员已经创建了一个人工神经网络，可以分析肺部CT扫描，提供肺癌严重程度的信息，从而指导治疗方案。

人工智能用于识别不同类型的脑损伤

研究人员开发了一种人工智能算法，可以检测和识别不同类型的脑损伤。

数字双机，保护通风

计算肺模型可用于减少机械通气造成的损伤，并可显著提高患者的生存率。

牙科:人工智能帮助定位下颌管

研究人员开发了一种新的模型，可以精确地自动显示下颌管的确切位置。

新型冠状病毒的高精度放射学系统

研究人员正在开发一种新型的用于冠状病毒肺损害的高精度放射学系统。

FDA批准3D打印气道支架

克利夫兰诊所开发的患者专用支架使用CT扫描和专有的3D可视化软件设计。

Augmedics推出手术AR导航系统

突破性的增强现实系统使外科医生能够实时可视化解剖学，就像他们拥有“x光视力”一样，并准确地指导他们的器械和植入物。

AI预测免疫治疗的有效性

科学家可以确定哪些肺癌患者将受益于昂贵的免疫治疗。

人工智能在检测脑出血方面可以与放射科医生媲美

一种算法比放射科专家在脑部扫描中发现微小的脑出血方面做得更好——这一进步有朝一日可能会帮助医生治疗中风患者。

机器学习:低剂量CT的优异结果

通过减少辐射暴露和改善图像质量，机器学习有可能极大地推进医学成像，特别是CT扫描。

机器人技术增强了脊柱手术

脊柱外科:一项新的机器人技术提高了脊柱融合手术的安全性和精确性，同时减少了手术所需的时间。

人工智能是如何帮助医生拯救生命的

有了RAPID AI，医生现在可以在几分钟内找到目前血液流动不足的大脑部分。

用于评估冠状动脉疾病的3D模型

研究人员宣布，在使用3d打印的冠状动脉幻影诊断软件方面取得了重要进展，进一步开发了一种非侵入性的冠状动脉疾病风险评估诊断方法。

深度学习系统自动检测疾病

有了新软件，病人很快就能得到更快、更准确的诊断，这些软件可以从医学图像中自动检测出糖尿病、心脏病和癌症的迹象。

AI预测卵巢癌患者的生存率

研究人员发明了新的机器学习软件，可以预测卵巢癌患者的生存率和治疗反应。

人工智能系统学习诊断颅内出血

研究人员开发了一种利用人工智能快速诊断和分类脑出血的系统，并从相对较小的图像数据集提供决策基础。

3D打印预测心脏瓣膜泄漏新利18官方

研究人员已经创建了一种新的3D打印工作流，使心脏病专家能够在实际执新利18官方行医疗程序之前，评估不同瓣膜大小将如何与每个患者独特的解剖结构相互作用。

全息图像提高神经外科医生的表现

研究人员开发了一种新的外脑室引流插入技术，该技术涉及到混合现实全息计算机头戴式装置的使用。

创造一片心灵

新的3D新利18官方打印技术可以更快、更好、更便宜地为研究和诊断提供针对患者的医疗数据模型。

人工智能可以改善脑部扫描中的中风和痴呆诊断

机器学习已经在CT脑部扫描中发现了导致痴呆和中风的最常见原因之一，比目前的方法更准确。

虚拟现实增强了医生的治疗计划

VR将医学图像呈现在屏幕上，向介入放射科医生展示患者独特的内部解剖结构，帮助医生有效地准备和定制复杂的治疗方法。

Augmedics

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