“孙总在前一个会议中已经讲了两个多小时了，平时生活中他比较沉默寡言，但要是聊到他的兴趣点，你会发现他是个十足的 ‘宝藏男’。”致远慧图的同事介绍说。
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
python 实现pacs功能 推送下拉影像 dcmtk关联pacs技术笔记： 简介 1、dcmtk关联pacs的参数介绍 2、dcmtk命令介绍 3、演示工具的功能 4、说明使用的技术 5、遇到的问题 6、工具目前存在的缺点 dcmtk关联pacs的参数介绍：远程pacs说明参数如何添加 需关联的PACS系统信息参数 [被呼叫主机ip] 192.168.10.19 [被呼叫主机pacs系统AE] ebm-pacs [被呼叫主机pacs系统port] 105 [pacs系统电脑账号] dn [pacs系统
作为关乎国计民生的重要领域，医院是现代医疗体系的主角。伴随互联网、AI、大数据等新兴技术的赋能催化，以及政策层面利好的持续释放，医院的数字化、智能化进程驶入快车道。
DICOM是一种医疗保健标准，负责管理医学成像的几乎所有方面，例如图像传输，图像解释，打印管理，程序管理和离线存储，并且几乎用于与医疗保健相关的所有成像“模态”，例如磁共振，核医学，计算机断层扫描和超声检查。全世界几乎所有的临床成像工作流程都基于DICOM标准。如果您在医疗信息学行业工作或想要工作，那么学习此标准至关重要。我希望写本系列文章的目的是通过查看简短但有针对性的代码示例，帮助进入“ DICOM世界”的人们更快地学习标准的各个方面和部分。在本文中，我们将从较高的层次看待该标准的所有主要部分，本系列的文章中，我们将使用有助于将DICOM的理论与实际实现联系起来的代码示例，对这些方面的每个方面进行更详细的研究。
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影像阅片是PACS最核心的部分，主要用来给医生提供调阅影像和影像处理，基础功能一般厂商都有，比如序列、旋转、放大缩小、标注、窗宽调整、四角信息设置、定位线、比例尺、测量、裁剪、伪彩等等，三维重建是一个亮点功能，很多厂商目前由于技术瓶颈尚未实现。这套PACS系统源码是带三维重建和还原的，是符合市场需求的PACS系统。
---- 新智元专栏 【新智元导读】美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员通过创建基于真实放射学影像的大型数据集，进行病变检索和匹配的研究。本文是相关研究在约翰霍普金斯大学 Sol Goldman国际会议上的演讲整理，该研究具有创新性的科学价值和临床价值。 论文地址： http://www.cs.jhu.edu/~lelu/publication/DeepLesionGraph_CVPR2018_camera_ready.pdf 本文介绍了美国国立卫生研究院（NIH）最新的一篇CVPR论文“Deep
说来也是尴尬，去年做了一年地产的交付，刚开始觉得有点感觉了，今年就变成搞医疗。新的行业，又是新一轮行业门槛，HIS，RIS，PACS，DICOM、OLAP。。。想着要沉淀一些东西，写了一稿发现都是些业务敏感数据，也不适合作为文章发出来。
来源 | 新智元 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【介绍】美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员通过创建基于真实放射学影像的大型数据集，进行病变检索和匹配的研究。本文是相关研究在约翰霍普金斯大学 Sol Goldman国际会议上的演讲整理，该研究具有创新性的科学价值和临床价值。 论文地址： http://www.cs.jhu.edu/~lelu/publication/DeepLesionGraph_CVPR2018_camera_ready.pdf 本文介绍了美国国立卫生研究院（NIH）最新的
上个月，美国FDA批准了世界上第一款糖网筛查AI设备IDx-DR，可以独立检测而不需要医生解释结果。
雷锋网《AI掘金志》频道：只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。
谷歌的人工智能已经比人类更好地掌握了古老的围棋、学会了识别人脸和口语、能帮你在网络中智能地筛选答案、甚至还能将你说的话翻译成上百种语言。而除了玩游戏和提供更便捷的智能手机应用之外，谷歌的人工智能还能做
素材来源 | google research blog 编译｜Aileen 魏子敏 糖尿病性视网膜病变（Diabeticretinopathy，下称DR）是增长最快的导致失明的原因，全世界有近4.15亿糖尿病患者处于这种危险之中。如果早期发现，可以治疗该疾病; 如果没有及时发现，它可能导致不可逆的失明。不幸的是，在世界上糖尿病非常普遍的许多地方没有能够检测该疾病的医学专家。 以下为谷歌相关团队负责人关于该研究的介绍： 几年前，我们几个人开始思考是否有一种Google技术可以改善DR筛选过程的方法，特别是利
北京协和医院、华西医院、河北医科大学第二医院、天津医科大学眼科医院、温州医科大学附属眼科医院的联合研究团队通过开发人工智能系统模型，协助初级眼科医生的诊断一致性提高了约 12%，为 13 种主要眼底疾病的自动检测提供了一种新的方法。
今天为大家介绍的是来自Sophia Y. Wang团队的一篇论文。像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）似乎能够执行各种任务，包括回答患者的眼部护理问题，但尚未与眼科医生进行直接比较评估。目前仍不清楚LLM生成的建议是否准确、合适和安全，适用于眼科患者。
从2003年的SARS到如今全球正在经历的COVID-19，每一次重大公共卫生事件的发生，都会对医疗信息化的发展带来一个新的刺激。尤其像我国这样的人口大国，医院需要面对的诊疗压力、经营压力都在逐年增加，必须依靠先进的数字化手段找出有助于临床分析、诊疗辅助的有用信息，以满足临床、管理、科研流程业务和对数据的分析利用需求，增强医院整体竞争优势，促进医、教、研各方面的快速发展。
目录结构： 一、新建web project 二、在src目录下新建struts.xml ，使用include是为了方便分开各个action <?xml version="1.0" encoding=
前言 Virtual Reality的展厅为我们带来了全球VR领域的顶级科学家们的最新研究成果，其中有多种多样的产品展示：无人机、VR设备、体感游戏、人脸识别、真实感渲染等。 关于Dynamic Video 上午我们一起听了一个paper report--《Robust Background Identification for Dynamic Video Editing》。这篇paper是一篇做Dynamic Video前背景分离的工作。什么样的工作算作是Dynamic Video呢？Paper里
PACS系统源码在预约登记、分诊叫号、技师检查、诊断报告、临床浏览、科室管理等环节满足全院相关科室的要求。在医学影像下载、浏览、处理中满足速度快、强化常用功能、方便阅片等要求。满足放射、超声、内镜、病理等影像科室的业务需求。通过与HIS、LIS等系统的无缝对接，为医院整体信息化建设提供应有的系统服务。图片一、PACS主要功能：1.登记与预约2.图像采集与处理3.多种高级影像后处理4.诊断编辑与报告打印图片5.病历管理与检索6.科室管理与统计分析7.系统设置与数据安全8.系统兼容性与扩充性图片二、系统功能特点
MPR(Multi-Planar Reformatting)，多平面重建，是将扫描范围内所有的轴位图像叠加起来再对某些标线标定的重组线所指定的组织进行冠状、矢状位、任意角度斜位图像重组。MPR适用于任一平面的结构成像，以任意角度观察正常组织器官或病变，可以显示腔性结构的横截面以观察腔隙的狭窄程度、评价血管受侵情况、真实地反映器官间的位置关系等。
MLSQL Console 是一款集数据研发，数据分析，机器学习等于一体Web产品。他的目标是让产品，运营，分析师，研发，算法等都有一个统一的数据工作台。这篇文章重点面向产品和运营，在该文章中，他们会学习到如何在该平台上操作excel,关联多个excel，同时将结果进行图表化。
医学图像处理 / 计算机视觉 / 机器学习 / 深度学习等相关经验者优先。 Experience in medical image analysis, computer vision, image processing, machine learning, and deep learning is preferred. 香港中文大学眼科学与视觉科学系 Department of Ophthalmology and Visual Sciences (DOVS) of The Chinese Univers
对于医学的任务而言，最重要的因素就是Big Data，而且是Big Good Data，数据的质量控制是非常重要的。唐晓颖团队的一个重要工作就是研究用自动化的方法对不精准的标注进行校正。
翻译 | ziqi zhang 编辑 | Donna，波波 Luke Oakden-Rayner 是澳大利亚知名学府阿德莱德大学的在读医学博士生、放射线学专家，曾发表过多篇医疗人工智能方面的论文。他在顶级杂志《Nature》上发表的一项研究成果显示，其团队开创性地研发出可以预测人类寿命的仪器。他一直在追逐医疗AI领域的发展，从今年5月份开始，他写了一系列的博客来介绍这一领域的最新研究进展，目前更新到了第三篇，其系列博客的名字就叫《人类医学的终结 - 医学AI研究最前沿》（The End of Human
今天有个小目标：用一个网站实例来做展示，给大家科普下数据爬虫工作的过程。不知道最终效果如何，如果你能看到最后，不妨评论下你的感受。
医疗一直是人工智能研究最为热门的领域之一。随着近几年人工智能技术的飞速发展，如何将最先进的技术有效的应用于临床领域，获得了更多的关注。数据、算法、计算力、专业性四大要素促进着医疗人工智能的发展。由北京大学主办、北京大学健康医疗大数据国家研究院和北京大学人工智能研究院承办 、上工医信和北京大学信息技术高等研究院协办的“北京大学国际眼底图像智能识别竞赛 ”，是国内首次面向国际举办的眼科疾病智能识别竞赛。上工医信将为参赛者提供5000组包含患者的性别、年龄、双眼彩色眼底照片和医生的诊断关键词等的结构化脱敏后眼科的数据集。该数据集来自于在合作医院及医疗机构进行眼健康检查的患者们。基于这个数据集，参赛者将会有一个现实的临床环境中进行眼科疾病识别比赛。本次比赛旨在为有志于医疗人工智能产品开发的潜在人才提供一个同台竞技的机会，并从中发现和选拔优秀的创新型人才，促进我国医疗人工智能在视网膜图像分析领域的应用。
而当时谷歌产品经理及医学博士Lily Peng就表示：“几年前，谷歌的一个研究小组就开始探索利用机器学习来筛查糖尿病性视网膜病变（DR）。
【新智元导读】Deepmind与英国NHS旗下的医院合作开发了一款AI眼部诊断工具，通过对眼部OCT图像的扫描，可识别出50多种威胁到视力的眼科疾病，准确率高达94%，超过了人类专家的表现。这是DeepMind的AI和机器学习算法首次打造出一款医疗产品。相关成果已发表在《自然·医学》期刊上。
科学家打算将一群微型机器人放入人类眼睛里！想象一下画面，是不是觉得略感不适，感觉有沙子进了眼睛想揉一揉？
目录 一，业务介绍 1.门诊挂号流程 2.住院流程 二，基本数据模块 三，页面原型初稿（门诊）介绍 四，页面原型初稿（住院）介绍 五，页面原型初稿（药房药库）介绍 (｡◕ˇ∀ˇ◕)一，业务介绍（医疗项目简易的流程图） 1.门诊挂号流程 门诊挂号流程： 门诊挂号、诊疗卡、排队叫号、问诊、化验检查（血常规、CT、B超等等）、 等待获取检查报告、回到门诊医生查看检查结果（胫骨平台塌陷骨折、右小腿粉碎性骨折等等）、 医生开出医嘱（卧床休息、饮食清谈、一个月之后复查等等
2021年7月19日，海北州智慧健康信息化建设工程单一来源采购项目征求意见公示发布，预算48795000元。 单一来源原因 海北州人民政府2021年3月25日下发的《海北州推进“互联网＋医疗健康”跨越式发展实施方案》中明确了海北州医疗健康信息化的建设思路和建设内容。本项目按照顶层设计继续完善《实施方案》建设内容第一项“建设海北州智慧云健康数据中心及互联网+医疗健康服务平台”的相关内容。 1）为全州所有区县的紧密型医共体提供信息化支撑，满足紧密型医共体对医共体内各成员医疗机构的人、财、物、药、绩效考核等信息化
有预言称2050年英国失明人数将会翻倍，美国互联网巨头的英国子公司 – DeepMind，计划用先进的计算机学习技术来找出迄今为止尚未被发现的视力丧失的指标。该公司表示他们希望能够通过这项研究帮助更多
【概要】谷歌旗下的DeepMind公司联合多家研究机构所开发出来的一套人工智能系统可以有效处理50多种眼科疾病，可与优秀的人类专家媲美。
新智元 AI DAILY 1 特斯拉又出事故，自动驾驶模式下翻车 北京时间7月6日晚间消息，国外媒体报道，近日一辆Model X电动汽车在宾夕法尼亚州收费公路上发生车祸，当时这辆汽车正处
云计算一直被视为是企业数字化转型的底座，很多企业都在通过加速数字化转型应对市场环境的动荡变化，一手抓降本增效，另一手也还在继续谋求突破式创新。
2021年7月14日，西安交通大学第二附属医院发布《超融合IT硬件资源池项目》招标公告，预算 416.8 万元。 项目背景 西安交通大学第二附属医院又称西北医院，于1937年创建，是国家教育部、卫生部直属的一所集医疗、教学、科研、预防、康复保健为一体的现代化大型综合医院，是西北地区最早创立的从事现代高等医学教育的大学附属医院，也是大型综合性三级甲等医院。陕西省文明单位，全国医药卫生系统先进集体。医院现开放病床1700余张，年收住各类病人9万余人次，年门急诊量200余万人次。现有3200余名教职员工，医院临床
新智元报道 来源：Google blog、DeepMind 编辑：闻菲、常佩琦、艾霄葆 【新智元导读】谷歌大脑研究人员刚刚在官博上宣布了他们的最新研究成果，使用深度学习分析视网膜图像，以此预测心血管疾病突发的风险。使用深度学习来获得人体解剖学和疾病变化之间的联系，这是人类医生此前完全不知道的诊断和预测方法，不仅能帮助科学家生成更有针对性的假设，还可能代表了科学发现的新方向。 谷歌AI发现了人类医生尚未发现的诊断方法：用深度学习找到视网膜图像与心血管疾病联系 心脏病发作、中风和其他心血管疾病仍是最重要
很多老年人都会有眼睛黄斑部退化（又称老年性黄斑部病变）的毛病，会让视力开始变差，双眼中央视野模糊；最早还能使用倍数更高的放大镜来阅读，但到最后可能都看不清他人的面孔。 老年性黄斑部病变 老年性黄斑部
AI科技评论消息，据外媒报道，Google 正准备做一个使用机器学习来扩大探索医疗健康的大型实验。如果成功，将帮助保护数百万患有糖尿病患者免于陷入失明等并发症。 去年，Google 的研究人员宣称，他
***温馨提示：本文大约1000字，阅读需要3~5分钟*** 人眼球后部的光敏层不止含有检测光和影的细胞，它也含有人体的健康信息。新研究提示，现在的人工智能（AI）可以从一次快照中收集人体的健康信息。 研究人员称，新的AI算法可用于分析眼睛光敏层即视网膜的成像，而这种分析将来某一天可提供从糖尿病到自体免疫疾病、神经退行性疾病等各种病痛的诊断。 本月早些时候在一个维也纳科学会议上，维也纳医科大学的眼科科室主任Ursula Schmidt-Erfurth博士做了AI算法的报告。有关算法研究发表于12月8号的
据金融时报报道，DeepMind已打造出一款能够实时诊断复杂眼疾的设备。虽然产品只是原型，但这是Deepmind作为Alphabet旗下公司布局医疗设备战略的重要一步。
DeepMind提出了一个里程碑式的新AI框架，可以对眼科诊断中的三维扫描图像进行准确诊断，准确率达到甚至超过了专家水准。有关成果已在Nature发表。
编辑：刘小芹、张乾 【新智元导读】中国团队的研究成果发表在今天出版的《细胞》封面上，这是继克隆猴之后不到一个月内，中国科研成果再次发表在顶级生物学刊物上。本次研究成果是一款能精确诊断眼病和肺炎两大类疾病的人工智能（AI）工具，它的总体准确度达到了96.6%。这个 AI 系统利用基于图像的深度学习，使用视网膜 OCT 图像对黄斑变性和糖尿病性视网膜病变进行分类，并可以在生物医学图像解读和医疗决策制定中实现广泛应用。 中国科学领域又一项突破与荣光。 今天出版的最新一期《细胞》封面，介绍了中国团队的研究成果。他们
该文摘要总结如下：本文介绍了一种用于检测糖尿病性视网膜病变的深度学习算法。该算法使用视网膜眼底照片作为输入，并利用深度学习技术自动检测出患有糖尿病性视网膜病变的患者。该算法具有高灵敏度和特异性，可以替代传统的人工检查方法，有助于提高糖尿病性视网膜病变的检测效率和准确性。
秦勇，鹰瞳科技（Airdoc）COO，中国人工智能学会智慧医疗专委会委员，长期从事医疗人工智能方向的工作，拥有丰厚的项目经验、管理经验和技术积累，参与多个医院人工智能应用基地的建设项目，对人工智能在医学特别是眼科领域的应用有深入的研究，在核心期刊发表高水平论文十余篇。2021年11月5日，鹰瞳科技在香港联交所主板上市，被誉为“医疗AI第一股”。
医疗和商业不应该是一对矛盾体，医疗商业化的本身就是为了提高效率。当监管的意志越来越坚定，非公立医疗机构需要重新思考医疗的本质。
建院至今已有100余年的历史，现已发展成为集医疗、科研、教学为一体的某家三级甲等综合医院，通过BI，基于医院的HIS系统为数据源，分别从运营管理、药品管理、病例管理、人员管理、患者全流程追踪等多个主题展开数据分析，完成了一系列的数据分析报告。
8月23日，在重庆召开的2021中国国际智能产业博览会上， 腾讯云和生态伙伴慧眼科技联合打造的腾慧飞瞳AI质检仪正式发布。该产品针对目前3C零部件产品外观检测准确性差、效率低等难题，创造性的采用一站式智能化解决方案，突破制造业外观检测自动化的瓶颈问题，大幅提升检测效率，解放质检人力、优化成本。 腾讯云联合慧眼科技正式发布腾慧飞瞳AI质检仪 腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示：“腾慧飞瞳是融合了多项AI算法及工程创新的人工智能质检一体机产品，目前已经在富驰等3C电子客户成功应用
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