DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准（ISO 12052）。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式，可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。DICOM可以便捷地交换于两个满足DICOM格式协议的工作站之间。目前该协议标准不仅广泛应用于大型医院，而且已成为小型诊所和牙科诊所医生办公室的标准影像阅读格式。 DICOM被广泛应用于放射医疗、心血管成像以及放射诊疗诊断设备（X
对与深度学习相关的医疗保障工作而言，2017 年的 “Nvidia GTC 大会” 绝对是一个绝佳的信息来源。在大会上，有诸如 Ian GoodFellow 和 Jeremy Howard 的深度学习专家分享了他们对深度学习的见解；还有一些顶级医学院（例如西奈山医学院、纽约大学医学院、麻省综合医院等）和 Kaggle 在大会上介绍他们的建模战略。 在上一篇文章中，我们谈论了深度学习相关的基本内容。本文，我们将关注于医学图像及其格式。 本文分为三个部分——医学图像及其组成、医学图像格式和医学图像的格式转换
双塔模型，使用ERNIE-Gram预训练模型，使用margin_ranking_loss训练模型。
生物信息学（Bioinformatics），简称生信，是一门在人类全基因组测序工程和计算机工程基础上迅速发展起来的新兴交叉学科，目前主要定位于精准医疗，适用于复杂性状的基因定位、药物靶点的筛选以及分子结构的预测等相关需求。
文件结构及意义 VGG16_model：存放训练好的VGG16模型——vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
利用深度学习技术，分析图像与视频，并且将之应用在诸如自动驾驶，无人机等等领域已经成为最新研究方向。在最新的一篇名为“A Neural Algorithm of Artistic Style”[1508.06576] A Neural Algorithm of Artistic Style中，作者描述了一种新的方式，从艺术作品中获得，并且应用到图像中，生成新的图像。另外，在 “Generative Adversarial Networks” [1406.2661] Generative Adversarial Networks(GAN) and “Wasserstein GAN” https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf文章中，作者提出了新的模型，这些模型能够生成，类似于我们给出的原始数据。至此开启了半监督学习的新世界，并且为半监督学习铺平了道路。
AI 研习社按：本文由图普科技编译自《Medical Image Analysis with Deep Learning 》，雷锋网(公众号：雷锋网)独家首发。 近年来，深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习，我们开始对图像和视频进行分析，并将其应用于各种各样的设备，比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机，等等。 《A Neural Algorithm of Artistic Style》是一篇最新发表的研究性论文，论文向我们介绍了如何将一种风格和气质从艺术家身上转移至一张图像，并由此创建出另一张新图像。
【AI100 导读】当下深度学习的研究领域仍然停留在通用图像的层面上，但我们的目标是将这些研究应用于医学图像，提升医疗保健行业的服务水平。在这篇文章中，作者会从图像处理的基础知识、医学图像格式方面的基
CTK主要是一个基于QT的GUI开发框架， 用于医学成像、外科导航等相关的项目。典型的应用就是3D Sclier。 在医学图像的软件开发中，ctk通常和vtk、ITK等开源库一起使用。
本期将为大家介绍西湖大学人工智能与生物医学影像实验室招聘科研助理和博士后的相关信息。 一、实验室介绍 实验室所在学校概况：西湖大学是一所由社会力量举办、国家重点支持的非营利性的新型研究型大学，主要开展基础前沿科学技术研究，坚持发展有限学科，注重学科交叉融合。学校按照 “高起点、小而精、研究型” 的办学定位，致力于集聚一流师资、打造一流学科、培育一流人才、产出一流成果，努力为国家科教兴国和创新驱动发展战略、建设高水平研究型大学作出突出贡献。 团队背景方面：西湖大学人工智能与生物医学影像实验室致力于将人工智
人工智能（AI）正在逐渐改变医疗保健行业的面貌，为患者和医生带来了许多创新和改进。本文将探讨AI在医疗保健领域的应用，以及它如何改善诊断、治疗和患者护理。
在大模型兴起的时代浪潮引领下，无数款AI应用应运而生，本文的核心目标除了技术知识科普外，还有还重要的一点，就是进行知识梳理。
NVIDIA 迁移学习工具包对于深度学习应用开发人员和数据科学家来说是理想的工具，这些开发人员和数据科学家正在为智能视频分析（IVA）和医学成像等行业垂直领域找寻更快、更高效的深度学习训练工作流程。
Stay hungry, stay foolish! 提供几个简单的函数扩展ggplot2的图形，可以给散点图添加边际图形。 有好多包可以直接实现这种效果，但是这个包比较纯粹，就只做这一件事。 安装 # 2选1 install.packages("ggExtra") install.packages("devtools") devtools::install_github("daattali/ggExtra") 使用 library("ggExtra") library("ggplot2")
AI 科技评论按：NVIDIA 迁移学习工具包对于深度学习应用开发人员和数据科学家来说是理想的工具，这些开发人员和数据科学家正在为各种行业垂直领域（如智能视频分析（IVA）和医学成像）寻求更快、更高效的深度学习训练工作流程。
今日介绍的是Alberto Santos 最新发表在《自然生物技术》上的文章 ” A knowledge graph to interpret clinical proteomics data”. 针对生物医学数据数量大、种类丰富而带来的数据整合困难，该工作提出了一个开源的临床知识图谱平台CKG(Clinical Knowledge Graph), 该平台结合了统计和机器学习算法，加速了典型蛋白质组学工作流程的分析和解释。相比于其他解决方案，CKG平台显得更加友好，将一系列数据库和科学文献信息与omic数据整合到一个易于使用的工作流中，显著增强了科学研究和临床实践的能力。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 浙江大学医学院/公共卫生学院大数据健康科学系杨杰研究员课题组-YLab因科研需要，向国内外公开招聘2名科研助理，开展包括医学人工智能、健康大数据分析、自然语言处理/图像分析等方面的研究工作。有意者请邮件y@zju.edu.cn直接联系，也可前往https://ylab.top/people/咨询课题组成员。 一、课题组简介 杨杰博士（课题组PI），浙江大学百人计划研究员、博士生导师，浙江大学医学院附属第二医院双聘教授。杨博士曾在哈佛大学医学院和Brigham and
DLTK是用于医学图像的深度学习工具包，它扩展了TensorFlow， 以实现生物医学图像的深度学习。它为经典的应用程序提供特殊的操作和功能、模型的实现、教程(如本文中所使用的)和代码示例。
是波长小于 10^ 10 米的电磁波。这种不可见的电磁波是从原子核内发出来的，放射性物质或原子核反应中常有这种辐射伴随着发出。 γ 射线的穿透力很强，对生物的破坏力很大 。 大脑生理信号 EEG中常用这个频段 。
结合我们的医学背景讲，机器学习是能够帮我们决策的工具。机器学习中的部分内容我们并不陌生。
选自Medium 作者：Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 运用深度学习技术进行图像和视频分析，并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中，而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》（GAN）以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此
因为后期主要的研究方向是医学图像处理，而现有手头的大部分数据都是nii格式或者是hdr，img格式的数据，所以首先第一步我们需要解决图像的读写问题。
这就是一位复旦大学生物医学工程专业博士生，在最近共同抗疫期间开发的一项小程序发挥的作用。
开源技术在医疗健康领域的应用正日益受到关注。本文将探讨开源技术在医疗健康领域的多重应用，包括医疗设备、健康信息管理、医学研究等。通过深入分析开源在医疗健康中的价值和挑战，揭示了开源对于推动医疗健康创新的重要性。
如果需要靠AI来扭转病人的处境，那我们需要了解当人类真正地使用AI时，它在现实情况下到底是怎么工作的。
最近，英伟达发布了一个迁移学习工具包 (Transfer Learning Toolkit) 。
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研究表明，各类眼科疾病以及心脑血管疾病会对视网膜血管造成形变、出血等不同程度的影响。随着生活水平的提高，这类疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。临床上，医疗人员能够从检眼镜采集的彩色眼底图像中提取视网膜血管，然后通过对血管形态状况的分析达到诊断这类疾病的目的。
本文介绍由亚马逊的研究团队推出的应用于生命科学的图神经网络指南《Graph Neural Networks in Life Sciences: Opportunities and Solutions》，这个工作发表在2022年数据挖掘顶会KDD上。图结构数据在生命科学以及医疗场景无处不在，最近很多研究把原来依赖于描述性数据分析的问题转化成依赖于生物网络的问题，例如图神经网络 (GNNs)。与其它领域相比，生命科学的问题有其自身的独特性和细微的差别。首先，这份指南比较全面地介绍了生命科学中的各种图结构数据，基于这些数据的生物和医学问题，以及相关的基于图机器学习的算法；随后，作者提供了四类基于GNN的解决方案的编程指南，每一种方案都提供了python代码和比较详细的说明，这四类问题包括：1）小分子属性预测；2）大分子属性和功能预测；3）基于双图（bi-graph）的蛋白质-配体对亲和力预测；4）利用知识图谱进行医学预测。所有代码都基于深度学习库DGL-lifesci和DGL-KE。
今天给大家介绍Bioinformatics期刊的一篇文章，“Graph embedding on biomedical networks: methods, applications and evaluations”。文章研究了图嵌入方法在生物医学网络分析上的应用，来自美国俄亥俄州立大学、美国哥伦布国家儿童医院、华中农业大学的研究者完成了该项工作。文章选取了11种具有代表性的图嵌入方法，对3个重要的生物医学链接预测任务:（1）药物-疾病关联（drug-disease association, DDA）预测，（2）药物-药物相互作用（drug- drug interaction, DDI）预测，（3）蛋白质-蛋白质相互作用（protein - protein interaction, PPI）预测; 以及2个节点分类任务:（1）医学术语语义类型分类，（2）蛋白质功能预测进行了系统的比较。通过实验结果证明了目前的图嵌入方法取得了良好的效果，在生物医学网络分析方面具有很大的潜力。
如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴，设置相关的任务及采用合理的模型方法？医学图像分析中目标检测任务的普遍性，使得开发目标检测集成框架显得必要。
我们将过去10天里播报的大数据新闻，浓缩成12条精选资讯，了解下这个行业的动向吧~ 1. 数说× “各行各业都在装备大数据” 2. 数说内参 ”大数据行业内的【技术、人才、资本】最新动向“ 3.数说笔记 ”算法、模型、学科、语言“ ---- 十日大数据精选 | 20160109-20160119 一、数说× “各行各业都在装备大数据” 1. 2016年精准医学领域展望 精准医学是大数据一个非常重要的应用，奥巴马在2015年初推出精准医学的倡议，成为关注焦点，本文对2016年的精准医学领域进行了展望。 原文
急性肾损伤（AKI）是一种肾脏突然无法过滤血液中的废物的情况，可能会破坏危重病人的肾脏系统。如果超过第二阶段（AKI分为三个阶段），死亡率可接近89%。如果在腹部大手术后发生，死亡的风险会增加12倍。
AI 科技评论按：如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴，设置相关的任务及采用合理的模型方法？医学图像分析中目标检测任务的普遍性，使得开发目标检测集成框架显得必要。
由于历史原因，现在的python主要流行的是2.5左右的版本和3.0之后的版本。在实际中，我们也会选择不同的版本，或者随时切换版本。接下来我会介绍如何再pycharm中切换python版本
本文介绍Pyradiomics的使用方法，和安装时遇到的坑。上一篇文章（医学影像组学特征值（Radiomics Features）提取之Pyradiomics（一）理论篇）介绍了Pyradiomics支持的图像类型和组学特征类型，将医学图像和Mask用作PyRadiomics的输入，对原图和经过滤波的派生图像进行影像组学特征提取，之后可以对组学特征进行进一步分析。
最近，通用领域的大语言模型 (LLM)，例如 ChatGPT，在遵循指令和产生类似人类响应方面取得了显著的成功，这种成功间接促进了多模态大模型的研究和发展，如通用领域的多模态大模型MiniGPT-4、mPLUG-Owl、Multimodal-GPT和LLaVA ，然而，此类多模态大模型却很少出现在医学领域的研究中，阻碍了相关研究发展。visual-med-alpaca虽然在医学多模态大模型方面做出了一些很有成效的工作，然而其数据为英文诊断报告，不利于促进中文领域医学多模态大模型的研究发展。为此，我们开发了XrayGLM以解决上述问题。XrayGLM在医学影像诊断和多轮交互对话上显示出了非凡的潜力。
Python 中有一把著名的锁——全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简写 GIL），它的作用是防止多个本地线程同时执行 Python 字节码，这会导致 Python 无法实现真正的多线程执行。（注：本文中 Python 解释器特指 CPython）
本文将从卷积神经网络的角度讨论深度学习。在本文中，我们将使用Keras和Theano，重点关注深度学习的基本原理。本文将展示两个例子——其中一个例子使用Keras进行基本的预测分析，另外一个使用VGG进行图像分析。 我们谈论的话题其实是相当广泛和深入的，需要更多的文章进行探讨。在接下来的一些文章中，我们将会讨论医学影像中DICOM和NIFTI格式之间的不同，并且研究如何使用深度学习进行2D肺分割分析。除此之外，我们还将讨论在没有深度学习时，医学图像分析是如何进行的；以及我们现在如何使用深度学习进行医学图像分
近日，来自德国亚琛工业大学的研究人员开源了形状拟合库ShapeNet,其可以实现超实时的人脸特征点检测，也可以用在其他任何需要形状拟合的应用场景。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2分钟，“啪的一下”。 800多人的核酸完成截图就审核完毕了。 这就是一位复旦大学生物医学工程专业博士生，在最近共同抗疫期间开发的一项小程序发挥的作用。 而且仅仅是花费1小时、130行代码的那种。 复旦大学官方对这个“抗疫利器”的评价是： 大大提高了核酸核查的效率和精度。 这位博士生的工作，也引来网友们的“膜拜”： 人民日报也对他的工作做出了评价，认为这波“操作火了”： 2分钟搞定1小时工作 整件事的起因，是最近抗疫期间，复旦大学启动了常态化核酸
在前面的文章中，已经给大家分享了很多图像处理案例和深度学习案例，但是还是有很多人提出很多问题，基本上都是对案例实现代码的理解不够透彻。从今天起我将开始分享医学图像处理基础算法课程，从最基本的函数开始，分享函数的原理，函数API参数讲解，每篇都会给出一个示例。
早在 2018 年的时候我在"生信草堂"的公众号上写过一篇关于 RSS 的文章《使用 RSS 打造你的科研资讯头条》，介绍了关于 RSS 的一些内容和如何使用 inoreader 来订阅你感兴趣的一些科研资讯。 今天主要来给大家推荐一些常用的生物信息学的 RSS 订阅源，通过这些订阅源你可以及时掌握和了解到一些比较前沿的生物信息学研究资讯。
随着科技的迅速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，其中医疗保健领域尤为引人瞩目。AI技术在医疗保健中的应用，不仅为医疗行业带来了前所未有的便利和效率，更重要的是，它正在拯救生命。本文将深入探讨AI在医疗保健领域的应用，介绍它是如何改变患者的生活、提高医生的工作效率以及加速医学研究的进展。
今天我们介绍由海德堡大学医学院的Sebastian Lobentanzer等学者发表在Nature Biotechnology上的工作。在所有研究人员之中，标准化的生物医学知识表征是一项难以克服的任务，它阻碍了许多计算方法的有效性。为了促进知识表征的协调和互操作性，该工作将知识图谱创建的框架标准化。本文提出的BioCypher实现了这一标准化，这是一个FAIR（可查找、可访问、可互操作、可重用）框架，可以透明地构建生物医学知识图谱，同时保留源数据的来源。将知识映射到生物医学本体有助于平衡协调、人类和机器可读性以及对非专业研究人员的易用性和可访问性的需求。本文展示了该框架在各种用例中的有用性，从维护特定于任务的知识存储，到生物医学领域之间的互操作性，再到为联邦学习按需构建特定于任务的知识图。
本次发布招聘信息的是位于美国休斯顿的贝勒医学院Waterland实验室，他们长期从事营养不良在表观遗传学层面上对孕妇、婴儿和儿童的影响，招聘职位是表观遗传学数据科学方向的博士后~
全世界范围内，有大概1000所大学发布了超过13000门免费公开课了，而且数量每年都会增长。
新冠肺炎是一种新的呼吸道疾病，它由新型冠状病毒引起，而这种病毒以前从未在人类身上发现
31日从华清北联合研究院获悉，该所研究初步发现，传统艺能#学习Python可抑制新型冠状病毒#。此前，华清北联合攻关组启动由带师兄牵头的抗新型冠状病毒感染肺炎药物研究瞎胡闹团队，在无视前期SARS相关研究和药物发现成果基础上，聚焦针对该病毒的治疗候选新药筛选、评价和老药新用研究。
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