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北京塑料滑托板

作者:奥立包装  发布时间:2022-07-04  访问:0

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本文节选自研究报告《深度学习与医学图像分析的行业图谱》、图册《深度学习与医学图像分析的行业图谱》。研究报告《深度学习与医学图像分析的行业图谱》(以下简称“报告”)由清华大学五道口金融学院资本市场与公司金融研究中心编写。报告仅供研究使用,并非为提供咨询意见而编写。

行业图谱聚焦于科技成果这一核心要素,研究目标定位于清晰理解前沿科技成果的技术核心、科创企业的技术竞争力及科研工作者的研究进度,从而助力科技成果转化效率的提升。

行业图谱研究将以系列形式展开,选取国家战略重点科技领域的商业应用场景逐一进行,时效性较强。研究集中在人工智能、量子信息、集成电路、生命科学、生物育种、空天科技、深地深海、现代能源等前沿领域。

本报告为行业图谱的生物医药领域:深度学习与医学图像分析行业。深度学习具有多个隐层以及自主学习优良特征的能力,广泛地应用到图像处理领域。本研究通过梳理医学图像分析的特点、深度学习的基本原理,着重研究了深度学习在医学图像分析中应用的技术流程和难点,卷积神经网络模型在医学图像分析中的应用,以及手术导航在国内外的发展现状、未来趋势等。

01 深度学习与医学图像简介

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个分支。该学科是对人的意识、思维的信息过程的模拟。机器学习(Machine Learning,ML)是人工智能的主要核心部分,主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。深度学习(Deep Learning, DL)是机器学习领域中一个新的研究方向,学习样本数据的内在规律和表示层次,并可应用于搜索技术、数据挖掘、机器翻译、自然语言处理等行业。

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