神经网络 ct重建

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深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

七个不容易被发现的生成对抗网络（GAN）用例

像许多追随AI发展的人一样，我无法忽略生成建模的最新进展，尤其是图像生成中生成对抗网络（GAN）的巨大成功。看看下面这些样本：它们与真实照片几乎没有区别！ 从2014年到2018年，面部生成的进展也非常显着。 这些结果让我感到兴奋，但我内心总是怀疑它们是否真
【方向】 5年前 4895

神经科学与“记忆印记”

神经科学这门被DNA双螺旋结构的发现者之一Francis Crick和其他知名的生物学家吹捧成为未来的潮流的学科。到目前为止都还没有出现一个特别显著的突破，科学家们对大脑功能的分子和细胞机制的了解极其有限。{ 记忆具有一种奇异的不完整性，尽管我们的大脑中已经
和山彭于晏 6年前 1613

0.5秒内自动提取单根心脏冠脉，阿里 AI 成果提前入选 MICCAI 2019

雷锋网(公众号：雷锋网)消息，今天，阿里宣布在医疗AI领域取得新进展，继创下肺结节检测、肝结节诊断技术的重大突破后，又攻克了难度系数更高的心血管识别技术。 同时，阿里达摩院机器智能实验室有关冠状动脉中心线提取的论文已被国际顶级医学影像会议MICCAI 2019
雷锋网 4年前 1878

与时间赛跑！阿里 AI 医生实现肺、肝、心血管“全垒打”

在生命的道路上，你可曾感到与时间赛跑的惊心动魄？ 其实，很多疾病若能“早检查早发现”，大可将其扼杀在萌芽时期。 2019年6月，阿里巴巴的医疗AI学会了心血管识别技术。它能从CTA影像中精准提取冠脉血管，效率比传统方法高出近百倍，仅需0.5秒即可完成检测。
阿里云头条 4年前 7120

以为GAN只能“炮制假图”？它还有这7种另类用途

最近，AI方案设计师Alexandor Honchar在Medium网站上分享一篇文章。他认为生成对抗网络（GAN）目前在生成图像取得了巨大进展，生成的图像几乎能够以假乱真，并且在4年间，面部图像的生成也越来越精细。 但Honchar认为，GAN不该局限在图像
技术小能手 5年前 1699

深度学习下的医学图像分析（四）

对与深度学习相关的医疗保障工作而言，2017年的“Nvidia GTC大会”绝对是一个绝佳的信息来源。在大会上，有诸如Ian GoodFellow和Jeremy Howard的深度学习专家分享了他们对深度学习的见解；还有一些顶级医学院（例如西奈山医学院、纽约大
玄学酱 6年前 2734

详解：智能医学影像分析的前沿与挑战 | 硬创公开课

雷锋网按：本文整理自雅森科技高级算法研究员杨士霆，在雷锋网硬创公开课上的演讲，主题为“智能医学影像分析的前沿与挑战”。 杨士霆，毕业于台湾长庚大学电机工程研究所博士班，主攻医学影像处理与应用。研究领域涉及医学影像处理，生物医学资讯，医用光学，类神经与模糊理论
行者武松 6年前 1773

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