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通过人工智能（AI）转变兽医实践
IDEXX VET Connect Plus www.idexx.com USA USA 2017基于云的平台利用AI来帮助解释诊断数据和实验室结果。 VETCT www.vetct.com UK 2012远程医疗和远程诊断，包括用于放射学和病理学的AI驱动图像分析。 PETPACE www.petpace.com美国2016智能项圈监测生命体征和行为，使用AI进行早期健康问题检测。 Cortex www.cortex.ai澳大利亚2021 AI驱动的软件，用于分析血液测试结果，有助于明智的诊断决策。 SignalPet www.signalpet.com美国2018 AI平台，用于分析兽医成像，提供自动报告并突出关注点。 petinsight www.petinsight.com美国2020 AI工具，用于通过视频提要分析宠物行为，有助于诊断行为问题。 Vetscan Imagyst www.imagyst.com美国2021 AI驱动的平台，用于快速诊断成像和病理学，简化诊断过程。 oncok9 petdx.com美国2019通过基因组分析Vetology vetology.com美国2018射线照相图像分析IDEXX VET Connect Plus www.idexx.com USA USA 2017基于云的平台利用AI来帮助解释诊断数据和实验室结果。VETCT www.vetct.com UK 2012远程医疗和远程诊断，包括用于放射学和病理学的AI驱动图像分析。PETPACE www.petpace.com美国2016智能项圈监测生命体征和行为，使用AI进行早期健康问题检测。Cortex www.cortex.ai澳大利亚2021 AI驱动的软件，用于分析血液测试结果，有助于明智的诊断决策。SignalPet www.signalpet.com美国2018 AI平台，用于分析兽医成像，提供自动报告并突出关注点。petinsight www.petinsight.com美国2020 AI工具，用于通过视频提要分析宠物行为，有助于诊断行为问题。Vetscan Imagyst www.imagyst.com美国2021 AI驱动的平台，用于快速诊断成像和病理学，简化诊断过程。oncok9 petdx.com美国2019通过基因组分析Vetology vetology.com美国2018射线照相图像分析
医学成像的人工智能和机器学习：技术综述
人工智能 (AI) 最近成为一个非常流行的流行词，这是颠覆性技术进步和令人印象深刻的实验结果的结果，尤其是在图像分析和处理领域。在医学领域，以图像为中心的专业，如放射学、病理学或肿瘤学，已经抓住了机遇，并在研发方面投入了大量精力，将人工智能的潜力转移到临床应用上。随着人工智能成为典型医学影像分析任务（如诊断、分割或分类）的更主流工具，安全有效地使用临床人工智能应用的关键在一定程度上依赖于知情的从业者。本综述旨在介绍人工智能的基本技术支柱，以及最先进的机器学习方法及其在医学成像中的应用。此外，我们还讨论了新的趋势和未来的研究方向。这将有助于读者了解 AI 方法如何成为任何医学图像分析工作流程中无处不在的工具，并为基于 AI 的解决方案的临床实施铺平道路。
亚历山大·M·布朗斯坦
计算成像、信号和图像处理、计算机视觉、深度成像研究兴趣和 3D 视觉、计算形状分析、自动驾驶汽车和飞机感知、医学成像和图像分析、大规模信息检索、深度学习算法和硬件、金融信号分析、生物信息学、结构生物学、计算化学。
数字测绘相机系统 - APEI.fr
美国德克萨斯州红鱼湾 这幅德克萨斯州红鱼湾的照片是使用 DMC 系统在离地面 8,200 英尺处拍摄的。这次飞行的目的是通过图像分析确定红鱼湾受国家保护的天然海草是否被船用螺旋桨所损坏。图片由 Photo Science 提供。
标题 人工智能和机器学习在医学成像中的应用：技术综述
人工智能 (AI) 最近成为一个非常流行的流行词，这是颠覆性技术进步和令人印象深刻的实验结果的结果，尤其是在图像分析和处理领域。在医学领域，以图像为中心的专业，如放射学、病理学或肿瘤学，已经抓住了机遇，并在研发方面投入了大量精力，将人工智能的潜力转移到临床应用上。随着人工智能成为典型医学影像分析任务（如诊断、分割或分类）的更主流工具，安全有效地使用临床人工智能应用的关键在一定程度上依赖于知情的从业者。本综述旨在介绍人工智能的基本技术支柱，以及最先进的机器学习方法及其在医学成像中的应用。此外，我们还讨论了新的趋势和未来的研究方向。这将有助于读者了解 AI 方法如何成为任何医学图像分析工作流程中无处不在的工具，并为基于 AI 的解决方案的临床实施铺平道路。
使用...检测和测量植物病害症状
植物病害检测和严重程度评估有多种用途，包括预测产量损失、监测和预报流行病、判断寄主抗性以及研究基本的生物寄主-病原体过程。如果对病害严重程度的评估不准确和/或不精确，可能会得出错误的结论并采取错误的措施。基于使用可见波长制作的数字图像的图像分析是用于检测和量化疾病的几种方法之一；与视觉评估或其他方法相比，它具有优势。在过去的 30 年里，在提高用于检测和测量植物病害的图像分析的可靠性、精确度和准确性方面取得了重大进展。虽然设备和软件变得越来越复杂，但这些技术也变得越来越容易使用。因此，用于测量植物病害的图像分析正变得越来越广泛地应用，目前已应用于多种植物病害的研究。本综述介绍了可见光波长摄影和图像分析的历史、技术和应用，以及在植物病害检测和评估方面充分发挥这些系统的潜力的进展。
车辆损坏评估和保险索赔。
Li Ying 和 Dorai Chitra 介绍了汽车保险索赔流程的 CNN 模型，首次损失通知的改进以及索赔调查和评估的速度可以通过减少损失调整费用来带来重大价值。本文提出了一种新颖的应用，其中应用图像分析和模式识别的先进技术来自动识别和描述汽车损坏。成功实现这一点将使某些案件可以在没有人工理赔员的情况下进行，而其他案件则可以更有效地进行，从而最终缩短首次损失通知和最终赔付之间的时间。为了研究其可行性，他们建立了一个原型系统，该系统根据年龄比较自动识别受损区域。在合理控制的环境下，根据从四十辆比例模型车拍摄的图像评估了原型系统中事故前后汽车的性能，并获得了令人鼓舞的结果。人们相信，随着图像分析和模式识别技术的进步，他们提出的想法可以发展成一个非常有前途的应用
您的360°化妆品测试合作伙伴
SGS的专家（皮肤科医生，眼科医生，儿科医生，妇科医生）将为您提供宽容研究的建议。sgs Idea在技术的最前沿也有一个临床功效部门：图片摊位，图像分析。我们的首要任务是根据良好的临床实践来调整我们的技术和专业知识，以适应不断变化的技术和产品的主张。
Z/I Imaging® 数字测绘相机 (DMC®)
美国德克萨斯州红鱼湾 这幅德克萨斯州红鱼湾的照片是使用 DMC 系统在离地面 8,200 英尺处拍摄的。这次飞行的目的是通过图像分析确定红鱼湾受国家保护的天然海草是否被船用螺旋桨所损坏。图片由 Photo Science 提供。
高效注释AI训练数据
图 1. 深度学习网络输出的示例，其中找到并掩盖了鱼的横截面图像中的内脏器官（红褐色）。该图像来自 CompleteSCAN 项目，丹麦技术研究所 DMRI 对整条鲑鱼进行了 CT 扫描，并开发了深度学习算法来自动查找和去除内脏、头部和鱼鳍，以确定鱼片的产量。深度学习的日益普及，部分原因是该技术在执行图像分析方面非常有效，而使用传统的图像分析技术进行图像分析会非常复杂和困难，部分原因是近年来主要科技公司已经开发并提供用于设计、训练和执行深度学习网络的工具（例如谷歌的 TensorFlow 和 Facebook 的 PyTorch）。要从头开始训练深度学习图像分析网络，必须使用数十万张带注释图像形式的参考数据。那是。图片中说明了图片中的内容，并且通常还说明了它在图片中的位置。幸运的是，通常可以从