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商业项目实战-02:基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术(深度学习在医疗行业的实践应用CPU、GPU两套运行环境)-容大教育

课程简介:

传统医疗图像检测的问题:根据相关研究表明:中国每年医学影像增速达来了30%,而放射科医生的年增长率仅为4。1%, 远远低于影像数据的增长,需求缺口不断加大,医生数量的不足导致工作量繁复,超负荷工作也会导致误诊率和漏诊率提高。 AI的优势:高效性:人工智能能够快速完成初筛,交由医生进行判定,能够大幅缩短医生阅片时间。全面性。一张图片医生会根据体会挑复点可疑区域来现察。而机器可以完整地观察整张切片而无遗漏;稳固性。机器不需要休息,不会受来疲惫状态影响。其诊断结果能保持完全的客观、稳固和复

  • 视频有效期

    不限期

  • 课时

    小节

  • 学习人数

    951

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课程内容:

传统医疗图像检测的问题:根据相关研究表明:中国每年医学影像增速达来了30%,而放射科医生的年增长率仅为4.1%, 远远低于影像数据的增长,需求缺口不断加大,医生数量的不足导致工作量繁复,超负荷工作也会导致误诊率和漏诊率提高。 AI的优势:高效性:人工智能能够快速完成初筛,交由医生进行判定,能够大幅缩短医生阅片时间。全面性。一张图片医生会根据体会挑复点可疑区域来现察.而机器可以完整地观察整张切片而无遗漏;稳固性。机器不需要休息,不会受来疲惫状态影响。其诊断结果能保持完全的客观、稳固和复现。 本课程是由一线的深度学习工程师结合实际商业医疗的应用场所景给出的一套解决方案,涉及大量的深度学习技术,并给出了CPU、GPU两套运行环境,具有非常强的学习与商业应用价值!

课程目标:

学完后能做什么?:

建设中,暂无资料。。。

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