党的二十大报告把“基本公共服务实现均等化”作为 2035 年我国发展的总体目标之一，强调要“健全基本公共服务体系，提高公共服务水平”。AI 作为新质生产力的核心...

发表在影像学经典期刊《Academic Radiology》上的论文《Development and Validation of a Feature-Based...

在医学影像分析中，机器学习算法已经广泛应用于肿瘤检测、病灶识别、病理图像分析等多个方面，显著提高了医疗服务的质量和效率。

在医疗领域中，模型的解释性至关重要，因为它关系到患者的生命安全。例如，在预测疾病的模型中，医生需要知道哪些特征（如血压、年龄等）对预测结果有重要影响，这样才能在...

在图像处理和计算机视觉领域，图像融合技术通过整合来自多个传感器或模型的信息，提高图像质量、特征提取和识别精度。根据融合的层次，图像融合可以分为三类：像素级融合、...

在医疗健康领域，元学习能够帮助模型在不同的患者和疾病上进行快速适应。例如，元学习可以用于疾病预测、医疗影像分析等任务，提高医疗决策的准确性。

在美国达特茅斯工程学院的采访中，OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂确认，GPT-5将在一年半后发布。她将GPT-4到GPT-5的飞跃比喻为从高中生到博士生的成长...

摘要：脑电图（EEG）数据的多变量模式分析（MVPA）标志着探索大脑信息编码机制领域的一场革命性飞跃。该方法通过深入剖析个体层面时空特征间错综复杂的交互作用，有...

垂直大模型是指在特定领域数据上进行训练，专注于解决该领域内任务的模型。垂直大模型在医疗、金融、法律等领域有着广泛应用。例如，在医疗领域，垂直大模型可以帮助医生进...

在医疗健康领域，算力技术被应用于医学影像分析、疾病预测、远程医疗等方面。通过对大量的医疗数据进行分析和处理，提高疾病诊断的准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务...

近年来人工智能（AI）和大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）任务上取得了显著的进步，大大提升了各种功能的使用效率，如客户服务、语言翻译和内容生成。在...

在医疗领域，机器学习被广泛应用于疾病诊断、药物研发和个性化治疗方案制定等方面。通过分析海量的医疗影像和病历数据，机器学习模型能够辅助医生更准确地判断病情，甚至提...

医学影像诊断对评估疾病至关重要，医学影像分割，即从医学影像中提取特定结构（如肿瘤和器官）也一直受到广泛关注。深度学习方法在该领域取得了显著的进步，催生了大量针对...

医学影像分割是医学影像的重要组成部分，涉及使用各种影像模式（如计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、正电子发射计算机断层扫描（PET）、超声[5]和X射...

迈瑞医疗成功打造重症医疗辅助服务，病情应答快至5秒大幅提升医疗效率，为抢救生命赢得了宝贵时间。