分級(jí)場(chǎng)景Ai醫(yī)學(xué)影像分析 完整版

分級(jí)場(chǎng)景Ai

醫(yī)學(xué)影像分析場(chǎng)景分類(lèi)臨床決策支持分診全病種篩查多樣的產(chǎn)品化服務(wù)，為醫(yī)院及患者提供高價(jià)值分析服務(wù)，并為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療提供智能化基礎(chǔ)軟件工具 智能工具 復(fù)雜智能工具 診前獨(dú)立醫(yī)療資源 診中獨(dú)立醫(yī)療資源傳統(tǒng)CAD深度學(xué)習(xí)CAD體素eVoxelCloud

AutoPlaqu美國(guó)版本

FDA

CE

批準(zhǔn)中國(guó)

CFDA

申請(qǐng)中VoxelCloudThorax

V2.0中國(guó)

CFDA申請(qǐng)中VoxelCloudRetina

V2.0眼底全病種、全病灶報(bào)告中國(guó)

CFDA

申請(qǐng)中VoxelCloudThoraxCTV3.0即將發(fā)布VoxelCloudDermaXV1.0皮膚全病種診自動(dòng)分診和初診VoxelCloudKVD小兒視力障礙短視頻自查VoxelCloudRE小兒屈光不正短視頻自查臨床決策支持分診全病種篩查場(chǎng)景分類(lèi)臨床決策支持分診全病種篩查多樣的產(chǎn)品化服務(wù)，為醫(yī)院及患者提供高價(jià)值分析服務(wù)，并為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療提供智能化基礎(chǔ)軟件工具 智能工具 復(fù)雜智能工具 診前獨(dú)立醫(yī)療資源 診中獨(dú)立醫(yī)療資源傳統(tǒng)CAD深度學(xué)習(xí)CAD體素eVoxelCloud

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CFDA申請(qǐng)中VoxelCloudDermaXV1.0皮膚全病種診自動(dòng)分診和初診VoxelCloud

KVD小兒視力障礙短視頻自查VoxelCloudRE小兒屈光不正短視頻自查臨床決策支持分診全病種篩查VoxelCloudRetina

V2.0眼底全病種、全病灶報(bào)告中國(guó)

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申請(qǐng)中VoxelCloudThoraxCTV3.0即將發(fā)布胸部

CT

解決方案VoxelCloud

Thorax肺癌第一閱讀者胸部CT全病種第一閱讀者全病種篩查胸部

CT

解決方案

|

病種規(guī)劃全病種篩查Chest

CT胸部

CT

解決方案

|

全病灶類(lèi)型學(xué)習(xí)策略全病種篩查胸部

CT

解決方案

|

合作醫(yī)院全病種篩查獲得美國(guó)最大醫(yī)保、醫(yī)療機(jī)構(gòu)垂直系統(tǒng)，美國(guó)國(guó)立權(quán)威醫(yī)療機(jī)構(gòu)VA

認(rèn)可視網(wǎng)膜全病種解決方案全病種篩查VoxelCloud

Retina涵蓋所有眼底照相可見(jiàn)疾病以及所有眼底病灶類(lèi)型，達(dá)到第一閱讀者能力全病種篩查視網(wǎng)膜全病種解決方案

|

多項(xiàng)技術(shù)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異25.56/30體素科技第一名15.15/

30Y***第二名13.56/

30Z***第三名世界人工智能大會(huì)，

卓醫(yī)挑戰(zhàn)賽12種病灶病種比拼，體素遙遙領(lǐng)先有無(wú)糖網(wǎng)敏感度≈97

%有無(wú)糖網(wǎng)特異度≈90

%騰訊獨(dú)立測(cè)試230例4位醫(yī)生熒光造影標(biāo)注結(jié)果視網(wǎng)膜全病種解決方案

|

軟硬件一體機(jī)全病種篩查AiAi

系統(tǒng)深度集成，眼底照片可在操作界面一鍵點(diǎn)選上傳，可在

2秒鐘

反饋AI篩查報(bào)告。視網(wǎng)膜全病種解決方案

|

軟硬件一體機(jī)全病種篩查患者登記基本檢查眼科檢查

+

VoxelCloud

Retina其他檢查確診開(kāi)方視網(wǎng)膜全病種解決方案

|

美國(guó)國(guó)立健康部，洛杉磯公立健康部門(mén)4

年200萬(wàn)美金Ai

糖篩項(xiàng)目研究唯一Ai合作方將為700000

洛杉磯居民提供糖網(wǎng)篩查服務(wù)全病種篩查眼科醫(yī)生公立篩查點(diǎn)患者視網(wǎng)膜全病種解決方案

|

中美臨床試驗(yàn)同步開(kāi)展全病種篩查場(chǎng)景級(jí)別臨床決策支持分診全病種篩查多樣的產(chǎn)品化服務(wù)，為醫(yī)院及患者提供高價(jià)值分析服務(wù)，并為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療提供智能化基礎(chǔ)軟件工具 智能工具 復(fù)雜智能工具 診前獨(dú)立醫(yī)療資源 診中獨(dú)立醫(yī)療資源傳統(tǒng)CAD深度學(xué)習(xí)CAD體素eVoxelCloud

AutoPlaqu美國(guó)版本

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CE

批準(zhǔn)中國(guó)

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申請(qǐng)中VoxelCloudThorax

V2.0中國(guó)

CFDA申請(qǐng)中VoxelCloudDermaXV1.0皮膚全病種診自動(dòng)分診和初診VoxelCloud

KVD小兒視力障礙短視頻自查VoxelCloudRE小兒屈光不正短視頻自查臨床決策支持分診全病種篩查VoxelCloudRetina

V2.0眼底全病種、全病灶報(bào)告中國(guó)

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申請(qǐng)中VoxelCloudThoraxCTV3.0即將發(fā)布心臟冠脈造影

CT

解決方案VoxelCloudCedars-Sinai

AutoPlaque心臟冠脈CT分析創(chuàng)新，從無(wú)創(chuàng)檢查中預(yù)測(cè)有創(chuàng)心臟檢查結(jié)果，全球超過(guò)75次單/多中心臨床試驗(yàn)證實(shí)有效性臨床決策支持臨床決策支持心臟冠脈造影

CT

解決方案

+連接醫(yī)學(xué)影像與未來(lái)心臟事件國(guó)家十三五重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目預(yù)測(cè)未來(lái)心臟事件臨床數(shù)據(jù),

5年事件結(jié)局20家中心，5萬(wàn)人影像心臟冠脈造影

CT

解決方案

|

一次影像排查三種主要胸痛原因臨床決策支持Tajbakhsh,Nima,MichaelB.Gotway,andJianmingLiang."Computer-aidedpulmonaryembolismdetectionusinganovelvessel-alignedmulti-planarimagerepresentationandconvolutionalneuralnetworks."

International

Conference

on

Medical

ImageComputingandComputer-Assisted

Intervention.SpringerInternationalPublishing,

2015.Dey,Damini,etal."Automatedthree-dimensionalquantificationofnoncalcifiedcoronaryplaquefromcoronary

CT

angiography:

Comparison

with

intravascularUS

1."

Radiology

257.2

(2010):

516-522.冠心病主動(dòng)脈夾層肺動(dòng)脈栓塞場(chǎng)景分類(lèi)臨床決策支持分診全病種篩查多樣的產(chǎn)品化服務(wù)，為醫(yī)院及患者提供高價(jià)值分析服務(wù)，并為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療提供智能化基礎(chǔ)軟件工具 智能工具 復(fù)雜智能工具 診前獨(dú)立醫(yī)療資源 診中獨(dú)立醫(yī)療資源傳統(tǒng)CAD深度學(xué)習(xí)CAD體素eVoxelCloud

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申請(qǐng)中VoxelCloudThorax

V2.0中國(guó)

CFDA申請(qǐng)中VoxelCloudDermaXV1.0皮膚全病種診自動(dòng)分診和初診VoxelCloud

KVD小兒視力障礙短視頻自查VoxelCloudRE小兒屈光不正短視頻自查臨床決策支持分診全病種篩查VoxelCloudRetina

V2.0眼底全病種、全病灶報(bào)告中國(guó)

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申請(qǐng)中VoxelCloudThoraxCTV3.0即將發(fā)布分診全病種皮膚

Ai分診全病種皮膚

Ai小兒視力障礙視頻分診分診表征分類(lèi)(擠眼肉眼，斜視，壓眼等)診斷分類(lèi)(health,Impairment,

Blindness)體素最新技術(shù)方法論漸進(jìn)密集V

型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3DProgressiveDenseV-net（3D

PDV-net）2018MICCAIDLMIABest

Paper“體素科技榮獲：“體素最新技術(shù)方法論漸進(jìn)密集V型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3D

PDV-net技術(shù)難點(diǎn)：大差異化、邊界不連續(xù)物體檢測(cè)和分割醫(yī)學(xué)圖像中，帶病或手術(shù)病人結(jié)構(gòu)差異極大，器官間分界線常不可見(jiàn)，難以分割。不可見(jiàn)分界從屬分界畸形分界行業(yè)現(xiàn)狀：依賴(lài)先驗(yàn)知識(shí)輸入，依賴(lài)人工干預(yù)，非端到端處理，速度慢依賴(lài)先驗(yàn)知識(shí)輸入

[Bragman

et

al.

2017]半自動(dòng)分割

[Doel

et

al

2012]2D深度學(xué)習(xí)FCN+randomwalker[Georgeetal

2017]技術(shù)貢獻(xiàn)：3D醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)分割速度提高120-240倍（4-8min

到

2s），任意器官導(dǎo)航應(yīng)用的通用端到端全自動(dòng)解決方案體素最新技術(shù)方法論漸進(jìn)密集V型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3D

PDV-net"AutomaticSegmentationofPulmonaryLobesUsingaProgressiveDenseImageAnalysisandMultimodalLearningforClinicalDecisionSupport.

SpriV-Network."DeepLearninginMedicalnger,Cham,2018.

282-290.“Classificationoflungnodulemalignancyriskoncomputedtomography

imagesusingconvolutional

neuralnComputerVision(ACCV).

Springer,Cham,

2016.MICCAIDLMIABest

Papernetwork:Acomparison

between

2d

and

3d

strategies.”

Asian

Conference

o

ACCV文章首次對(duì)比2D和3D醫(yī)學(xué)影像模型體素最新技術(shù)方法論代理監(jiān)督深度學(xué)習(xí)SurrogateSupervisionforEffectiveDeep

Learning體素最新技術(shù)方法論代理監(jiān)督深度學(xué)習(xí)技術(shù)背景：深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)ImageNet等預(yù)訓(xùn)練后，進(jìn)行特定應(yīng)用的遷移學(xué)習(xí)，從而降低對(duì)標(biāo)記數(shù)據(jù)的需求技術(shù)難點(diǎn)：3D數(shù)據(jù)沒(méi)有類(lèi)似預(yù)訓(xùn)練庫(kù)，遷移學(xué)習(xí)無(wú)法完成遠(yuǎn)距離遷移（貓狗圖片到病理圖像）差異明顯數(shù)據(jù)3D數(shù)據(jù)體素最新技術(shù)方法論代理監(jiān)督深度學(xué)習(xí)代監(jiān)督學(xué)習(xí)策略；借助圖像著色、圖像配準(zhǔn)、GAN圖像生成、時(shí)間軸分析實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重初始化；填補(bǔ)預(yù)訓(xùn)練、遷移學(xué)習(xí)不適用之情形醫(yī)療隨訪數(shù)據(jù)圖像配準(zhǔn)代監(jiān)督圖像去色后再著色代監(jiān)督SURROGATESUPERVISIONFOREFFECTIVEDEEPLEARNINGFROMLIMITEDQUANTITIESOFLABELEDMEDICALIMAGETRAININGDATA，ISBI

2019AUNIFIEDFRAMEWORKBASEDONUNSUPERVISEDCONVOLUTIONALNEURALNETWORKSFORHYBRIDAFFINE-DEFORMABLEIMAGEREGISTRATION，ISBI

2019體素最新技術(shù)方法論代理監(jiān)督深度學(xué)習(xí)主要醫(yī)學(xué)影像模型初始化任務(wù)得以解決1.

肺葉分割旋轉(zhuǎn)代監(jiān)督2.

糖網(wǎng)病分級(jí)旋轉(zhuǎn)代監(jiān)督3.

皮膚分割著色代監(jiān)督4.

肺結(jié)節(jié)檢測(cè)重建代監(jiān)