影像人工智能目录
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随着医学影像智能化诊断的快速发展,为了满足愈加复杂的医学图像分析和处理要求,人工智能方法成为近年来医学图像处理技术发展的一个研究热点。
本文对近五年来人工智能方法在医学图像处理领域应用的新进展进行综述。
方法:将应用在医学图像处理领域主要的几种人工智能方法进行了分类总结,讨论了这些方法在医学图像处理各分支领域的应用,分析比较了不同方法间的优缺点。
结果:人工智能方法应用主要在医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重建等领域;包括蚁群算法、模糊集合、人工神经网络、粒子群算法、遗传算法、进化计算、人工免疫算法、粒计算和多Agent技术等;涉及MR图像、超声图像、PET图像、CT图像和医学红外图像等多种医学图像。
结论:由于医学影像图像对比度较低,不同组织的特征可变性较大,不同组织间边界模糊、血管和神经等微细结构分布复杂,尚无通用方法对任意医学图像都能取得绝对理想的处理效果。
改进的人工智能方法与传统图像处理方法的结合,在功能上相互取长补短,将是医学图像处理技术重要的发展趋势。
关键词:医学影像;医学图像处理;人工智能
AI(人工智能bai)、VR(虚拟现实)、AR(增强现du实) 人工智能(Artificial Intelligence) 1)人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为zhiAI。
它是研究dao、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。
2)虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统它利用计算机生成一种模拟环境是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。
3)增强现实技术(Augmented Reality,简称 AR),是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术,这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。
这种技术由1990年提出。
随着随身电子产品运算能力的提升,预期增强现实的用途将会越来越广。
会导致部分人失业,但同时会创造新的就业岗位,比如人工智能应用专家,总体来说会提高社会的总福利。
倒序↓顺序↑
谜探休格
科林·法瑞尔,柯尔比·豪威尔-巴普蒂斯特,艾米·莱安,丹尼斯·布特斯卡里斯,内森·科德里,亚历克斯·埃尔南德斯,詹姆斯·克伦威尔,安娜·冈,西德尼·钱德勒,马西·弗伦,贝尔纳多·巴迪罗,达尔文·肖,多恩·迪皮塔,Paula Andrea Placido,Txunamy Ortiz,斯科特·劳伦斯,阿德里安·马丁斯,卡梅伦·考普斯威特,Cher Alvarez,卡洛斯·索洛萨诺,Elizabeth Liang,Maeve Whalen,Andrea Salloum,Alice Amter,Alice Amt
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伊丽莎白·莫斯,尤娜·马尔万,达利·本萨拉赫,乔西·查尔斯,卡罗尔·斯蒂尔,亚力克·塞克雷亚努,蒂博·德·蒙塔朗贝尔,Anil Christie,寇布勒·霍尔德布鲁克-史密斯,詹姆斯·鲍弗,乔安娜·里贝罗,Phill Langhorne,丹·威利,阿隆·冯·安德里安,安德烈·多伦特,阿图尔·夏尔马,乔治·泰勒,菲利普·克里斯托弗,盖·罗宾斯,贝恩·科拉科
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