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深度学习式图像分析有助于自动搜索生物异常

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医学成像分析在过去需要人工检查员的灵活性和对非结构化场景做出定性决策的能力。考虑到背景的混乱或图像质量问题,精确定位感兴趣的物体或区域可能不但耗时而且较困难。自动化系统必须能成功地识别感兴趣的区域,同时忽略不相关的功能特征。现在,深度学习式图像分析可以自动搜索放射 X 光片、超声和核磁共振中的生物异常。

无论是寻找特定的异常还是偏离身体正常外观的地方,Cognex Deep Learning 都能将人工检查员的灵活性与计算机化系统的速度和稳健性结合。即使存在视觉上易混淆且对比度不佳的背景,定位工具也能够通过学习相关区域的区别性特征来识别感兴趣区域(例如:某种器官)。缺陷检测工具可基于一组样本图像进行培训,以创建器官正常外观以及特定类型异常的参考模型。目标区域中与正常生理学不一致的任何异常都会被标记为缺陷,然后由专业放射科医师进行 CAD 计算机辅助诊断。

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