吕乐:面向医学图像计算的深度学习与卷积神经网络(65ppt)
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作者吕乐授权发布
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【新智元导读】 本文是美国国家研究院健康临床中心(NIH-CC)吕乐在GTC DC上的演讲整理,主题有关利用深度学习和深度神经网络进行医学影像分析。
在新智元微信公众号回复1229,可下载全部PPT。
放射医学中的深度神经网络:预防和精确医学的角度
深度学习和深度神经网络对医学成像或医学影像分析有帮助吗?(答案是肯定的)
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淋巴结应用程序包(52.9%→85%, 83%)
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胰腺应用程序包 (~53%→81.14%,在遗传相似系数中)
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肺(间质性肺病)应用程序包 + DL读取胸部X射线
复杂性和模块性
为什么以前的以及当前的计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis, CAD)系统没有特别成功?
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机器决策对于人类医生来说不好接受:优秀的医生讨厌使用它;不太优秀的医生会困惑,不知道如何使用 →人机协作的决策过程
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使机器决策更易于理解对于协作系统来说非常关键 → 学习中级属性或嵌入?
预防医学: 人类医生做不到的是什么(数百万的人口规模,至少这是不经济的):人口风险分析
精确医学: a)精确医学中的新的生物标记物,能够更好地协助人类医生做出更精确的判断;b)用于诊断/治疗系统的患者水平相似性检索系统
应用的焦点:癌症成像
三类关键问题:
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计算机辅助检测(CADe)和诊断(CADx)
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医学图像分析中的语义分割
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大型放射学影像数据库中的交替或联合文本/影像深度挖掘
自动淋巴结检测
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由于淋巴结外观、位置和姿态的变化很大,检测很困难。
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加之淋巴结与周围组织的对比度低。
浅层模型:使用线性分类器的二级层次结构的2D视图集合
HOG: Histogram of Oriented Gradients + LibLinear on recognizing 2D Views
淋巴结检测FROC的性能
多通道HOG特征图构造
单一模板结果
分类
混合模型的检测结果
深度模型:通过综合表征的卷积神经网络预测的随机集
卷积神经网络架构
实验结果
我们的结果与前人研究的结果比较
转移学习的可视化
微调后更好的本地化
失败的例子
可推广? 通过微调AlexNet, 对1186例患者(或2372 CTC体积) 使用更深的CNN的 结肠CADe 结果
语义分割:自上而下还是自下而上的范式?
更准确的成像 使用淋巴结体积作为 生物标记,而不是基于直径的RECIST标准?
使用 Holistically-Nested 神经网络和CT成像中的结构化优化的自动淋巴结聚类分割
多尺度“缩小”R-ConvNet
DeepOrgan : 通过双通道编码的 R2-ConvNet
82 CT扫描的4倍CV性能
高于平均值的例子
用于自动胰腺分割的 Holistically-Nested 网络的空间聚合
更准确,更快?
通过多标签深度学习的整体ILD预测
使用深度神经网络学习阅读胸部X光片
使用MeSH的阅读结果 更准确,标注更“像人类”
在大型放射学数据库 (780K / 62K患者) 交替文本/影像深度挖掘的自动影像解释
大规模放射数据库中的交替文本/图像深度挖掘?
无监督循环深度 Pseudo-task 优化
五级层级分类
层级分类样本
LDPO-PM框架
场景识别数据集
结果:监督分类的学习特征
新智元招聘
职位 运营总监
职位年薪:36- 50万(工资+奖金)
工作地点:北京-海淀区
所属部门:运营部
汇报对象:COO
下属人数:2人
年龄要求:25 岁 至 35 岁
性别要求:不限
工作年限:3 年以上
语 言:英语6级(海外留学背景优先)
职位描述
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负责大型会展赞助商及参展商拓展、挖掘潜在客户等工作,人工智能及机器人产业方向
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擅长开拓市场,并与潜在客户建立良好的人际关系
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深度了解人工智能及机器人产业及相关市场状况,随时掌握市场动态
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主动协调部门之间项目合作,组织好跨部门间的合作,具备良好的影响力
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带领团队完成营业额目标,并监控管理项目状况
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负责公司平台运营方面的战略计划、合作计划的制定与实施
岗位要求
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大学本科以上学历,硕士优先,要求有较高英语沟通能力
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3年以上商务拓展经验,有团队管理经验,熟悉商务部门整体管理工作
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对传统全案公关、传统整合传播整体方案、策略性整体方案有深邃见解
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具有敏锐的市场洞察力和精确的客户分析能力、较强的团队统筹管理能力
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具备优秀的时间管理、抗压能力和多任务规划统筹执行能力
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有广泛的TMT领域人脉资源、有甲方市场部工作经验优先考虑
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有媒体广告部、市场部,top20公关公司市场拓展部经验者优先
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