3D医疗影像预训练模型MedicalNet
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近年来,图像与视频识别软件的发展,为医疗影像 AI 提供了很大帮助。但医护人员资源有限,标注数据成为了困难,导致可用于训练的同分布标注数据非常少,与数据驱动的深度学习形成矛盾,这就是目前医疗影像 AI 的发展瓶颈所在。
MedicalNet 是一个 3D 医疗影像预训练模型,其将多个 3D 医疗数据集集合成大数据集,基于此数据集提供了完整的 3D-ResNet 系列预训练模型与相应的迁移学习训练代码。
适用场景:MedicalNet 提供的预训练网络可迁移到任何 3D 医疗影像的 AI 应用中,包括但不限于分割、检测与分类等任务。尤其适用小数据医疗影像 AI 场景,能加快网络收敛,提升网络性能。
特性:支持单卡与多卡训练;支持任何 3D 医疗影像的迁移学习任务;支持 3D-ResNet 全;列模型的迁移学习任务;支持多种感受野的迁移学习。
人工智能对于医疗领域来说,主要有两个作用,一个是进行人群基础筛查,另一个是提升诊断质量。对于一些简单的疾病,人工智能能达到较高的诊断性能,用于人群疾病初筛的工作上,在一定程度上缓解缺乏医护人员的问题。而一些治疗难度较高的疾病,人工智能可以为医生诊断提供参考依据,起到提醒作用。
医疗影像包含丰富的诊断信息,是医疗诊断中非常常见的手段。医疗影像AI的“制造”方法如下:收集标注数据,再通过这些数据来训练人工智能模型,最终实现在系统中输入患者影像,获得接近资深医师的诊断结果。
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