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人工智能或深度学习技术在解决医学成像任务方面已越来越普遍。在本次演讲中，我们首先回顾医学图像的特征，例如多模态、异构和孤立数据、稀疏和嘈杂的标签、不平衡的样本。然后，我们指出从“小任务，大数据”到“大任务，小数据”范式转变的必要性。最后，我们说明了人工智能技术在医学成像中的趋势，并提出了多种试图解决“大任务，小数据”各个方面的算法：• 注释高效的方法，无需大量标记实例即可处理医学图像分析，包括一次性或无标签推理方法。• 通用模型，学习多领域任务的“通用 + 特定”特征表示，以释放“池化大数据”的潜力，这些数据是通过将与感兴趣的任务相关的多个数据集集成到一个用途中而形成的。 • “深度学习+知识建模”方法，将机器学习与领域知识相结合，使医学图像重建、识别、分割和解析等许多任务能够达到最先进的性能。
医学成像人工智能的特点和趋势
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