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机器视觉技术,有效提高癌症患者的存活率

来源:UFO-VISION作者:UFO-VISION发布时间:2018-11-28 08:00:00

那天,整个互联网都在疯狂转发一张截图。

著名主持人李咏在与病魔抗争了17个月后离世,他的人生在50岁戛然而止。难以置信,这个曾风趣主持春晚、《非常6+1》、《咏乐汇》、《幸运52》等知名节目的著名主持人,就这样猝不及防的离开了我们。

悲伤难过之余,我们也希望通过自己微弱的力量科普现代机器视觉技术与癌症的抗衡,愿人类随着科技的进步过上更好的生活。

大家都会谈癌色变,其实癌症并没有那么可怕。

如果一开始就能查出癌症,癌症治愈率不会低于90%,可是拖了半年以后,癌症患者的五年的存活率已经不到40%。

我们去检测身体,一般是去医院拍片,采血,然后医生通过人工观察的方法,来发现癌细胞,这个犹如大海捞针。

一个顶级的医生,如果有半个小时时间,他也有90%的概率能找出癌细胞。

但中国的现状是顶级的医生只有那1%,集中在大城市的三甲医院,而就这1%的医生,给每个病人的时间也只有短短的两三分钟。但两三分钟的时间,即使是顶级的医生,能有60%-70%的准确率,那也是非常了不起的事。(数据来源于网络)

但是机器视觉最擅长的就是在复杂的图片信息中找寻精准信息。

机器视觉是人工智能的几大领域之一,近些年来因为算法和硬件的成熟,机器视觉领域快速发展,如今在某些图像识别上已经超越了人类,并且可以应用在医学影像的识别上,可以更快更精准的检测疾病。

我们通过图像处理的方法分割和定位细胞,在通过深度学习的方法识别癌细胞,现在许多医院的临床测试中这种检测的方法正确率可以达到95%、甚至97%以上,这就意味着我们通过机器视觉的方法可以达到了三甲医院最一流医生的水平,而且这种方法还有可以大规模的复制性,可以应用于每次检测,不再受到医生的数量的影响。

人工智能应用在医学影像的识别,拥有几个明显的特点:速度快,人工智能辅助诊断模型可以在远远低于1s内识别医学影像;批量识别,人工智能可以批量阅读医学影像,可进行百万级甚至更多量级的图片识别;精准稳定,不会出现疲劳导致识别结果出错。

现在人工智能应用已经应用在医疗领域并且取得巨大的成果,斯坦福大学已经可以成功分辨皮肤癌,甚至美国的Arterys公司旗下的产品Arterys Cardio DL获得FDA批准,人工智能机器视觉应用在医疗领域已经是个趋势。