• 论著摘要 |【AI-CT】利用卷积神经网络对头颈部CT图像中的危及器官的分割(双语版)

    Segmentation of organs-at-risks in head and neck CT images using convolutional neural networks.发表日期: 2017.02.19   来源:Med Phys. 2017 Feb;44(2):547-557.作者:Bulat Ibragimov1, Lei Xing1

    2018-01-22 admin 639

  • 斯坦福大学邢磊教授:深度学习是放疗中最好的技术

    深度学习是放疗中最好的技术在11月10-12日于北京召开的中华医学会第十四次全国放射肿瘤治疗学术会议上,汇医慧影首席科学家、斯坦福大学医学物理系主任邢磊教授出席了本次会议,并做了“深度学习在放疗中的应用”的主题演讲,他表示:要想实现真正的技术创新和商业化场景落地,离不开产学研医一体化,放疗是最快也最能让人工智能走入治疗环节的一个领域。以下根据邢磊教授演讲实录,整理为干货,本部分阅读大约需要10分钟

    2018-10-09 admin 57

  • 影像组学的前沿研究与未来挑战

    由于成像技术的迅速发展,医学影像已成为疾病管理中的重要模式,为临床提供了全面的视角和丰富的信息,在疾病筛查、早期诊断、治疗选择和预后评估等方面发挥着举足轻重的作用。现已知病灶形态或功能上的变化是由患者个体的基因、细胞、生理微环境、生活习惯和生存大环境等诸多因素共同决定的。若

    2018-10-09 admin 300

  • 14 种经典肺结节影像,看过的医生都收藏了

    2017 年 2 月,Fleischner 协会对其先前发布的实性和亚实性肺结节管理指南进行了重大更新,其中收录的许多珍贵图片更是让人过目难忘、经典逆天。本文分享了这些图片及其说明,以供战友学习、珍藏。1错构瘤图 1 层厚 1 mm 的 CT 横断面图像,(a)为肺窗,(b)为软组织窗,显示边缘平滑、内含脂肪和钙化的实性结节(箭头),符合错构瘤表现。不建议进一步 CT 随访。2肉芽肿图 2 CT

    2018-10-09 admin 119

  • 论著摘要 |【Radiomics-CT】非小细胞肺癌原发肿瘤和淋巴结中基于影像组学的病理学预测(双语版)

    Radiomic-Based Pathological Response Prediction from Primary Tumors and Lymph Nodes in NSCLC.发表日期: 2017.03.01   来源:J Thorac Oncol. 2017 Mar;12(3):467-476.作者:Coroller TP1, Agrawal V

    2018-06-25 admin 149

  • 论著摘要 |【Radiomics-综述】机器学习方法在肺癌定义中的应用

    Application of machine learning methodology for PET-based definition of lung cancer.发表日期: 2010.02.01   来源:Curr Oncol. 2010 Feb;17(1):41-7.作者:Kerhet A1, Small C, Quon H, Riauka T, S

    2018-06-19 admin 101

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