找不到引用KS X ISO TR 24291-2023 健康信息学机器学习技术在成像和其他医学应用中的应用 的标准
在该研讨会上,来自哈佛大学的研究人员还展示了机器学习的人工智能模型与人类专家的协作,在组织细胞活体检测上面能够有99.5%的准确率。 机器学习模型已经在各个方面得到了应用,生物医学领域也逐渐有更多的“会学习的机器”参与。今年四月的这次国际生物医学成像国际研讨会就旨在促进研究者们更多地关注人工智能在生物医学领域的应用。...
高光谱成像技术以其快速、无损、非接触、高通量和强大的光谱识别能力,日益引起生物医学研究和医疗检测的关注。意大利Brescia大学的科研人员Giovanni等对五种培养于显色琼脂上的UTI(尿路感染病原体)细菌进行了研究,他们使用Specim V10e采集了样本高光谱数据,并基于机器学习方法进行了细菌菌落分类(参见下图)。 ...
高光谱成像技术以其快速、无损、非接触、高通量和强大的光谱识别能力,日益引起生物医学研究和医疗检测的关注。意大利Brescia大学的科研人员Giovanni等对五种培养于显色琼脂上的UTI(尿路感染病原体)细菌进行了研究,他们使用Specim V10e采集了样本高光谱数据,并基于机器学习方法进行了细菌菌落分类(参见下图)。...
特刊主题介绍本特刊“先进机器学习技术在传感和成像的应用” 将收集与成像和传感相关的原创研究,包括新颖的成像管道,智能传感设计,盲压缩传感以及任务驱动的成像和理解中机器学习的主要组成部分。本期特刊的范围将涵盖从传感和学习理论到图像和系统建模,算法以及在各种成像方式中的应用。...
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