医学影像学会被人工智能取代吗？
近年来，人工智能(AI)以各种方式进入了日常生活，从智能手机的语言识别工具到金融交易的分析，到自动驾驶汽车的算法，以及各种棋盘游戏，医学影像非常有可能是不久后的一个根本性的转变。
AI智能影像产品可以帮助放射科医生提升诊断的准确率、节省工作量不断加大的放射科医生的时间，以及可以进行良恶性检测和自动生成检测报告等。本文将从国外媒体报道和国内AI医疗影像企业盘点两方面来解读。
用人工智能给医学影像增加价值在未来的5到10年内，人工智能很可能从根本上改变诊断成像。虽然这绝不能取代放射科医生，但它可以帮助满足日益增长的成像检查需求，防止诊断错误，并使生产力持续提高。
人工智能时代的影像“很容易预测到，人工智能将越来越多地应用到医学成像系统中，”意大利医生FrancescoSardanelli在一篇关于放射学主导趋势的社论中评论道。
同样的，根据最近的一项民意调查，超过50%的医学领导者期望人工智能在监测和诊断方面的发挥重要的作用。
尽管在成像领域的某些方面，人工智能已经是一种常见的应用，但市场分析预测到在未来5到10年，人工智能将进一步发光发热。
一些新的人工智能方法，如“深度学习”，可以为定量、标准化和个性化成像铺平道路，同时有助于防止诊断错误，同时还能持续提高生产力。
哈佛医学院的放射学家基思·德雷尔(KeithDreyer)在美国的一次专家会议上强调，“有意义的人工智能将会提高质量、效率和结果”，根据最近的一项民意调查，超过50%的全球卫生保健领导人期望人工智能在监测和诊断方面的作用能够扩大。
改变准则的挑战有几个因素同时使AI融入放射学中。首先，在世界上许多国家，随着对诊断成像的需求不断上升，在放射学方面接受培训的医生遇到了短缺问题，这就导致了对工作效率和生产力更高的需求。
例如，在2012年至2015年期间，英国的放射科顾问工作人员增加了5%，而同期CT和MR扫描的数量分别增加了29%和26%。如今，基本上放射科医生每3-4秒就要解释一个图像。
其次，随着数据的不断增多，如今扫描仪的图像分辨率不断提高。事实上，医疗数据的总体数据每三年翻一番。放射学在未来很有可能会从定性解释转为定量准则，从广泛的数据集中推导出临床相关的信息。
“图像不仅仅是图片，它们更是数据，”美国国家放射学家RobertGillies和他的同事们说。然而，这种转换需要很多自动化程序，至少其中一部分会在人工智能领域中出现。
最重要的是，错误诊断是一个尚未解决的问题。研究表明，有大概4%的错误诊断概率，错误率根据各个案例不同而变化，并且严重依赖于程序。
此外，被忽视的病理结果不仅导致更糟糕的患者结果，而且也导致患者买单的机会。人工智能可以帮助克服这些挑战，对于有效率的、基于数据的、且容易出错的诊断来说，AI是不可或缺的一部分。
该领域一系列惊人的进展为这种乐观提供了足够理由。让AI成为临床的一部分人工智能在医学成像领域的应用并不算是新的，然而算法在目前是新的，它比传统的应用更强大。
与以往的人工智能方法不同（美国在上世纪90年代末首次引入人工智能技术，主要用来筛查乳房x光检查，然而这有许多缺点），如今的技术会被证明是革命性的。
特别是深度学习，一种创新的机器学习方法，是分析成像数据的非常有力工具。
深度学习依赖于被称为人工神经网络(ANNs)的计算机程序，这种神经网络受到大脑中神经生物结构的启发，在图像识别任务中，这样的ANNs的错误率现在只有几个百分点。
例如，一项初步研究表明，当使用两种深度神经网络进行图像分析，放射科医生仅仅评估可疑病例的情况下，几乎所有的肺结核病例都可以在胸片上检测到。
这样的工作流程可能具有重大的实际意义，特别是在那些缺少放射科医生的地区。其他的临床人工智能应用范围包括CT的肺结节的改进检测、对脑组织和神经疾病的定量分析、成像生物标记、对心血管病人的死亡率风险评分。
今天，人工智能已经在加速放射科的工作。例如西门子Healthineers开发了一款基于AI的诊断软件“”。它可以自动检测解剖结构、独立给椎体和肋骨编号、帮助精确的覆盖不同的测试。
公司目前拥有400项专利和申请，并支持与顶级医院开展各种研究合作，以推广该领域。显然，在实践中实施人工智能将需要跨学科合作，所以放射学专家在其中发挥了重要作用。
对于证明每一种新算法的益处、考虑许可程序和技术标准的要求来说，这也是至关重要的。
然而，先进的人工智能方法很可能会在诊断成像中设置一个基准，不仅允许更高的自动化和生产力，而且还史无前例地使用了超出人类认知限度的定量成像数据。
“这些即将到来的发展并不会取代医生的角色,但将为医生们提供高度精确的工具来检测疾病、以一种容易理解的方式来分层风险、优化特定病人的治疗方式和进一步的测试,”洛杉矶Cedars-Sinai医疗中心的PiotrSlomka和他的同事在最近的一次专家评审中写道。
具体地说，在一些领域，比如说心脏成像，已经形成了定量导向，人工智能的采用可能非常迅速。
然而，在许多其他领域，基于人工智能的算法很快就会把它们自己变成虚拟的“第二读者”，从而使放射学朝着更有价值和更高效的治疗方向发展。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
什么是“影像组学”？
影像组学指高通量地提取大量描述肿瘤特征性的影像特征,最初译为放射组学好文案。放射组学应用大量的自动化数据持征化法将感兴趣区域的影像数据转化为具有高分辨率的可发的特征空间数据。
数据分析是对大量的影像数据进行数字化的定量高通量分析，得到高保真的目标信息来综合评价肿瘤的各种表型，包括组织形态、细胞分子、基因遗传等各个层次。
其核心理论基础是放射组学模型，包含有病灶的生物学或医学数据信息，借此能为疾病的诊断、预后及预测提供有价值的信息。
不同患者的肿瘤之间、同一患者的不同肿瘤组织间或同一肿瘤内部都存在基因异质性，目基因状态也会因时而异。
扩展资料：影像组学的应用：1、CT纹理在肺癌鉴别、治疗、生存期预测的应用；2、采用深度学习（基于分割和分类的卷积神经网络CNNs）检测膝关节磁共振中软骨病变；3、深度卷积神经网络（DCNN）在MR成像进行肝纤维化分期；4、MR成像的放射组学分析鉴别良恶性乳腺病变；5、利用影像组学分类心机梗塞；6、CT图像纹理特征预测治疗的肝癌晚期。
参考资料来源：中国知网—采用影像组学的肾肿瘤组织学亚型分类。
什么是“小波神经网络”？能干什么用呀
小波神经网络（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。
它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。 即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数，其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。
它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，大大简化了训练，具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。
“小波神经网络”的应用：1、在影像处理方面，可以用于影像压缩、分类、识别与诊断，去污等。在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间，提高解析度等。2、在信号分析中的应用也十分广泛。
它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘侦测等。3、在工程技术等方面的应用。
包括电脑视觉、电脑图形学、曲线设计、湍流、远端宇宙的研究与生物医学方面。扩展资料：小波神经网络这方面的早期工作大约开始于1992 年，主要研究者是Zhang Q、Harold H S 和焦李成等。
其中，焦李成在其代表作《神经网络的应用与实现》中从理论上对小波神经网络进行了较为详细的论述。近年来，人们在小波神经网络的理论和应用方面都开展了不少研究工作。
小波神经网络具有以下特点：首先，小波基元及整个网络结构的确定有可靠的理论根据，可避免BP 神经网络等结构设计上的盲目性；其次，网络权系数线性分布和学习目标函数的凸性，使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题；第三，有较强的函数学习能力和推广能力。
神经网络研究现状
光谱分析因其能够灵敏、高精度、无破坏、快速地检测物质的化学成分和相对含量而广泛应用于分析化学、生物化学与分子生物学、农业、医学等领域。
目前，光谱分析技术日趋成熟，引入光谱分析理论的高光谱遥感技术应用日益广泛，尤其是在农业领域，可以有效地获取农田信息、判断作物长势、估测作物产量、提取病害信息。
光谱分析技术虽然具有很强的物质波谱“透视力”，但在分析“同谱异物”和“异物同谱”等方面需要与现代分析手段相结合，如小波变换、卡尔曼滤波、人工神经网络（ArtificialNeuralNet－work，ANN）、遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）等。
在光谱分析领域，ANN多用于物质生化组分的定量分析（陈振宁等，2001；印春生等，2000），在光度分析中也有较多应用，如，于洪梅等（2002）利用ANN分析铬和锆的混合吸收光谱，并结合分光度法对二者进行测定。
ANN在非线性校准与光谱数据处理等方面也有应用（Blank，1993；方利民等；2008）。
而在模式识别中ANN应用最为广泛，如，Eicemanetal.（2006）利用遗传算法（是ANN的一种）对混合小波系数进行分类识别。
目前，自组织特征映射（Self－organizingFeatureMaps，SOFM）神经网络在高光谱影像的模式识别方面，国内外还较少有研究与应用，而结合遥感波谱维光谱分析技术的应用研究就更少。
SOFM常用于遥感图像处理方面，如，Moshouetal.（2005）利用SOFM神经网络进行数据融合，使分类误差减小到1％；Doucetteetal.（2001）根据SOFM设计的SORM算法，从分类后的高分辨率影像中提取道路；Toivanenetal.（2003）利用SOFM神经网络从多光谱影像中提取边缘，并指出该方法可应用于大数据量影像边缘的提取；Moshouetal.（2006）根据5137个叶片的光谱数据，利用SOFM神经网络识别小麦早期黄锈病，准确率高达99％。
然而，SOFM不需要输入模式期望值（在某些分类问题中，样本的先验类别是很难获取的），其区别于BP（BackPropagation）等其他神经网络模型最重要的特点是能够自动寻找样本的内在规律和本质属性，这大大地拓宽了SOFM在模式识别和分类方面的应用。
基于以上几点，本章从光谱分析的角度对高光谱遥感影像进行分析识别和信息提取，给出了在不同光谱模型下，高光谱数据的不同分解，之后利用SOFM对具有较高光谱重叠度的这些分解进行分类识别，结合光谱分析对采样点进行类别辨识，并通过对小麦条锈病的病情严重度信息提取，提出了高光谱影像波谱维光谱分析的新途径。
最近很火的医疗大数据分析到底是个什么鬼
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医疗行业是一个生态系统，这个生态系统包含多个重要角色：作为医疗服务提供方的公私立医院、社区医院等医疗机构，作为医疗服务和产品的支付方的商业保险公司以及社会保险，还有作为医疗政策的制定和监管方的各级政府卫生部门，比如卫计委和地方各级卫生厅局，以及作为医药和医疗产品生产和销售方的各个相关企业，他们研发、生产或者销售各类药物以及医疗器械产品。
除了以上传统角色，随着可穿戴技术的成熟和逐步市场化，目前医疗行业还出现很多面向消费者健康以及运动的产品和基于数据的服务。
他们通过可穿戴设备记录和检测消费者的日常活动和生理指标，也成为医疗行业中不可或缺的一员，并逐步成长为大数据的拥有者。医疗生态环境在其运转过程中产生了大量的数据。
如何更加有效地整合和利用相关数据，为政府更好地履行政策制定和监管职能，是各级政府卫生部门所面临的重要问题之一。
如何利用已有病人的数据提高未来临床治疗的效率和质量，并支撑专业的医疗研究是医疗服务方所面临的重要挑战。
存在的问题随着国家深化医疗卫生体制改革，对医疗卫生信息化建设资金投入的不断增加，促使医疗卫生领域信息化建设取得了一定的成效，在全国医疗卫生信息统计、各级医疗卫生管理体系、基本公共卫生服务提供、医院信息化管理等方面提供了信息化辅助管理手段，提升工作效率和医疗卫生管理水平。
但医疗行业的大数据的收集、分析和应用仍然面临很多的挑战。首先，医疗行业的大数据分属不同的行业角色。如何整合这些大数据是一个挑战。数据的分享和交换需要合理的政策并考虑各方合理的利益诉求。
其次，医疗行业数据的电子化和数字化仍处于早期阶段，很多数据尚未数字化。比如，医疗行业仍然要求医疗机构将病人档案纸质化，这加大了医疗机构工作人员的工作量，从某种程度上抑制了医疗信息化系统的使用。
国内仍然有很多医院包括基层医院并未购买和使用完善的信息化系统来支撑相关数据的数字化。例如，很多基层医院尚未建立基本的医院信息系统（HIS）。电子病历系统（EMR/EHR）在国内医院也未普及。
再次，由于医疗信息系统的提供商非常多，不同医疗机构的需求千变万化，行业内部同类信息系统在数据结构和格式等解决方案上的同质性比较差，数据交换和分享在技术上存在阻力。
尽管面临这么多的挑战，如果我们能够围绕医疗大数据制定合理的整合、分析和应用政策和策略，那么医疗大数据及其分析就能帮助提高整个医疗行业的运转效率乃至体验水平。
医疗大数据分析应用请点击输入图片描述大数据分析的发展为解决医疗行业所面临的问题提供了可能性。上图总结了大数据分析在医疗行业中潜在的应用场景以及主要用户。
我们来看看几个典型应用：1、临床医疗模式分析临床过程模式分析功能是指利用大数据分析系统对过程数据进行分析并改进的能力。
医疗行业数据分析在医院内部通过数据进行诊疗过程分析，以发现大量临床电子记录数据之间的关系，为今后的循证临床实践提供参考。
临床数据分析系统为临床医疗过程全程大数据、实时诊疗数据以及病人电子病历可视化数据的全景分析提供了新途径，特别是对于区域医疗能够观察到病人以前在其他医院的入院情况，支持在医疗成本和效果之间的平衡，帮助医院进行医疗科研。
2、非结构化数据分析对于存储于分布式数据库系统的数据，需要进行数据过滤、清晰、转换并集成整合，建立临床数据中心。
存在于多个部门的非结构化数据，采用NOSQL数据库进行数据存储，非结构化或半结构化的管理的核心是ApacheHadoop开发环境的实现，MapReduce能够将大的工作任务分解为一组离散的任务，将分析后的数据集中存储，并提供可视化展现和医疗决策支持访问。
医疗大数据分析与传统数据分析系统的差别在于大数据分析具有非结构化数据的分析能力，这种非结构化数据是传统的医疗数据库不能处理的。
临床电子病历中基于XML文档信息、临床影像、医生处方等，非结构化数据占临床数据总量的80%以上，对这一部分的数据进行处理分析，能够得到相关指证，比如，对医学影像分析，通过与相关疾病典型影像特征对比，得到病人疾病诊断，这对医院改进临床效率控制医疗成本有极大益处。
3、管理决策支持管理决策支持功能强调日常医疗服务过程分析，以支撑管理决策并采取相关措施。
一般来说，管理决策支持依赖于医院信息共享互联互通以及信息数据分析能力，对于重大疾病循证分析综合评判对临床医疗质量管理有重大价值，依据电子病历数据分析，开发个性化诊疗方案有助于提升医院精准医疗水平。
从机构组织层面对医院信息系统产生的大数据进行分析，对于跨部门操作流程进行改进具有重要意义，综合性数据分析能帮助管理者全面了解组织机构存在的薄弱环节并采取对应措施，从实践看，建立临床数据中心数据仓库并与实际生产系统实时交互，对于医疗质量水平提升和病人临床安全具有重要保障作用。
4、预测分析功能通过医疗大数据使用统计分析工具建立评价模型，对疾病发展转归进行预测是医疗大数据应用的重要方面。
大数据的预测功能强调对通过大量数据分析对未来趋势预测，医疗机构的数据分析平台需要与临床数据中心、预测分析算法（如：回归分析、机器学习、神经网络等）等相结合，向医护管工作者提供可视化界面，帮助管理和临床决策。
临床大数据中心的建设能够通过过去历史数据对未来提供参考，有助于医院精细化管理和精准化医疗。
在医疗机构，对二次住院预测分析大大降低了病情的不确定性，重症中心ICU病人全程生理参数数据监控分析，进行关键指标的警示和交互干预，使医护工作更有效率，优化了相关操作，降低了医疗风险。
同时，有利于形成医护患协同的病人全过程的疾病管理分析，产生最佳医疗实践的疾病诊治流程。
5、数据闭环追溯医疗数据信息如：费用成本数据、临床数据、药学信息、病人行为数据、设备传感数据等均需实时采集或尽量实时采集。
传统临床信息系统数据分散在各个应用系统中，数据不一致，产生冗余矛盾，而且不同部门的设备或不同临床信息应用内部信息数据孤立使临床过程工作流优化也存在困难。
数据的闭环追溯有利于以病人为中心的临床需求和部门服务与设备应用的监控。
大数据分析提供了全流程、全方位的解决能力，业务系统的数据可实时与数据中心进行数据交互，通过大数据算法进行深度评价分析，医护工作者可即时监控病人状态、追踪相关的警示信息并采取相应措施，对医疗安全和用药安全有重要价值。
总的来说，大数据分析在医疗行业具有广泛的应用前景。首先，医疗行业各个主要角色已经或者开始积累大量数据并为大数据分析创造了条件。不同数据集合的整合和分析面临政策和利益诉求的挑战，但是也带来了新的机遇。
其次，医疗行业是一个生态系统并面临诸多问题，大数据分析为解决这些系统性问题提供了新工具。
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哪些原理会影响三维重建的图像质量
三维重建基于所谓的三角原理。
对于已经定标的两幅图像(即已知相机的内部参数和外部参数)，假设在两幅图像上，对应点是一对(也就是说是同一点场景物体表面的投影)，则基于两幅图像的投影中心，两条直线经过该一对对应点，最终在空间中汇聚于一点，如此，就提供了场景物体表面中某点的三维立体坐标。
将两幅图像作为例子，指定在同一世界坐标系下这两幅图像的相机矩阵P和P'，是两幅图像的一个对应点，即它们满足对极几何约束，现在要根据P和P'计算点对应的空间点。
m的反投影线与的反投影线确定了通过两相机光心的平面一张，不平行的两条射线，必在空间一点交汇。
也即对应点的反投影射线，及其两个相机的基线，是一个三角形，相机的光心和反投影线的交点作为其顶点，要确定的空间点就是交点，如图4.1所示。
图4.1三维重建原理有一种例外情况是，三维空间中，分布在两个相机基线上的点，对应点不会完成它的恢复任务，这是由于该情况下，反投影的两条射线重合了基线，故不能唯一确定空间点。
4.2MVSNetMVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值。
虽然传统方法有较高的深度估计精度，但由于存在缺少纹理或者光照条件剧烈变化的场景中的错误匹配，传统方法的深度估计完整度还有很大的提升空间。
近年来卷积神经网络已经成功被应用在特征匹配上，提升了立体匹配的精度。在这样的背景下，香港科技大学Yaoyao等人，在2018年提出了一种基于深度学习的端到端深度估计框架——MVSNet。
多视图立体匹配（Multi-viewStereo，MVS）是计算机领域中一个核心问题。重建多视图立体匹配，可以认为是拍摄既定场景的一个逆过程。
相机映射下，三维场景变换为二维，而多视图立体匹配重建正好相反，其从这样子。不同视点拍摄图像，恢复出真实的三维场景。
传统的方法使用手工设计的相似性度量指标和正则化方法计算场景的稠密对应关系（比如使用归一化互相关NormalizedCross-Correlation和半全局匹配semi-globalmatching）。
这些方法在非朗伯体表面、无弱纹理区域的场景可以达到很好的效果。但是在弱纹理区域，人工设计的相似性指标变得不可信，因此导致重建结果不完整。
由MVS数据集的排行榜可知，这些方法具有很高的精度，然而在重建的完整度方法还有很大的空间可以提升。卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。
从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。
这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。
高通量流式细胞仪推荐那款可以选？
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来源：CMEF中国国际医疗器械博览会（篇幅较长，建议阅读时间：30分钟）聚焦十四五CMEF与您共迎医疗科技大时代2021年是“十四五”开局之年，是开启全面建设社会主义现代化国家新征程的元年，“十四五”规划提出，坚持创新驱动发展，立足科技自立自强，集中力量开展关键核心技术攻关推动我国健康科技创新整体实力大幅提升，助力健康中国建设。
由国药励展主办,众行业协会、学会、基金会、科研院校等机构支持的第84届中国国际医疗器械（春季）博览会（以下简称“CMEF”）、第31届中国国际医疗器械设计与制造技术（春季）展览会（以下简称“ICMD”），积极践行十四五规划，以“创新科技，智领未来”为主题，以智能科技为核心驱动力，全方位助推健康中国建设。
展会同期举办国际康复及个人健康（春季）博览会、国际养老福祉及护理用品（春季）博览会、2021国际智慧健康（春季）展、2021中国应急、安防及救援技术装备（春季）博览会、国际家用医疗用品（春季）展览会。
-上届掠影-展会现场整体展览及会议面积再度升级到30万平方米，届时近5000家品牌企业将携3万余款产品集中亮相，预计吸引超12万名专业观众到场参观交流。
同期举办的70余场论坛和会议，将会有500余位业界大咖、行业菁英和意见领袖齐聚现场，共同为全球健康产业带来一场高科技时代的智慧医疗盛宴。
科技与医疗深度融合助力“健康中国”走向智慧化时下，全球医疗健康产业迎来新一轮变革与发展关键时期，人工智能、深度学习、互联网、可穿戴设备、AR、云计算、大数据、精准医疗、AR/VR、3D打印、虚拟现实、远程医疗等技术与医疗健康深度结合，带来了整个医疗生态和效率的融合提升，尤其是在5G、物联网技术的加持下，行业面临着巅峰式的创新与改变。
CMEF作为行业科技枢纽平台，秉承是科技引领创新发展的第一动力，积极将全球各地前沿智能技术及科技企业引入医疗行业，为产业发展赋能，充分发挥企业在科技创新中主体作用，引导企业不断向科技的广度和深度进军。
将科技加持贯穿在每个展区及每个细分领域，全方位推动行业向全球科技价值链中高端迈进。
展会现场，主办方还携手权威机构，共同举办健康产业科技大会，权威发布医疗前沿科技趋势，助力行业顺应时代潮流，洞见科技新未来。
AI+智能科技驱动医疗产业持续创新升级当下，我国《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》中，将“新一代人工智能”列为经济转型升级以及科技自立自强的重要抓手。
在医疗领域”深耕”多年的AI技术已逐渐发展成为行业的刚需，更多的AI医疗服务厂商正在积极探索更多的普惠、通用的应用场景，AI+医疗能力也成为科技企业跨进医疗行业的“敲门砖”。
展会现场，您将看到，AI+医疗不仅广泛应用在临床辅助决策系统、医疗影像分析、电子病历、远程医疗、康复训练、家用医疗、健康管理等领域，还逐渐下沉到基层医疗各种应用场景，大大提高基层医疗人员的诊疗效率与准确性。
CMEF影像展区，某品牌依托5G+人工智能技术的结合，研发出AI-ECGPlatform心电中心解决方案，使心电图分析时间从半个小时缩短至1分钟。
某AI影像平台展商将展示全球首获NMPA三类证的心血管疾病人工智能产品，可自动三维重建心脑血管的CTA影像，精准检出斑块、动脉瘤等病灶，助力冠心病、脑中风等重大疾病的辅助诊断和评估。
同时“AI+医生”的双重阅片机制简化整个工作流，相较于传统阅片方式可节省50~70%的时间。
某品牌展商以AI赋能DR影像全流程，提供影像AI质控、示教指导、AI辅助诊断、大数据监测智能分析的闭环业务流，有效提高基层放射科服务质量和效率；同时借助AI技术辅助基层全科医生开展糖尿病的眼科并发症诊断和管理，能有效帮助糖尿病患者及时诊断或转诊、避免致盲风险。
某影像新秀品牌的世界首款应用深度学习技术的AI无创冠脉功能评估产品，可一站式获得冠脉的解剖学和功能学信息，实现无创冠脉疾病精准诊断；某国产影像品牌的胸部CT智能分析系统3mm以上结节检出率99%，18秒完成300-500张CT片检测。
同时，全国首家具有远程医疗经营资质的某品牌展商，现场将展出“AI+人工分析+专家质控”相结合的三级质控模式，助力各级医疗机构精准诊断。
北京某AI科技公司将展示自主研发的医学AI神经网络，推出“数字心”、“数字脑”、“数字胸”、“数字腹”等展品，为心脏病、脑卒中、癌症等人类首要危重疾病，提供智能诊疗方案。
人工智能时代将是人机共生存时代未来可期。
医疗机器人持续高热数百款机器人争先亮相医疗机器人作为高端医疗器械阵营的典型代表，近年来持续在行业中“高热”，随着传感器、控制及传动技术等发展，医疗机器人从上游机器人零部件到下游智慧医疗市场需求供给，产业链技术正在不断完善，应用场景也在持续拓展，从治疗到康复、从物流运输到移动安防、乃至在住院病区、检验科、后勤护理等，越来越多等机器人在更多医院科室发挥相关作用。
展会现场，您将看到各类康复机器人、外骨骼机器人、手术室机器人、骨科手术机器人、双臂协作机器人、关节机器人、配药机器人、转运机器人、护理机器人、实验室机器人、消毒机器人、3D打印机器人、远程医疗服务机器人等悉数亮相。
来自骨科展区某品牌展商智慧机器人能够协助医生更智能精准地进行单髁关节置换，全膝关节置换以及全髋关节置换手术，使得患者术后快速恢复自理能力。
来自手术室展区某品牌推出的神经外科手术机器人拥有全球领先的Holoshot®3D结构光注册技术，为神经外科医生带来了极致精准、方便快捷的手术辅助体验，成为外科手术得力助手。
医院建设展区某品牌的智能配药机器人可以放入静配中心的洁净工作台和生物安全柜内使用，且机器配药残留量控制在0.15毫升以下，每小时可配置约160袋的药物，也是目前市场上第一款重量轻体积小的配药机器人。
某品牌智能移动远程医疗机器人”不仅可以成为“专家的替身”，实现远程床边查房、远程床边会诊、远程听诊、远程移动教学及培训，更能成为“护士的跑腿”，进行自动查房、自动体温检测、取药送药等服务，有效提升医疗效率。
值得推荐的是，来自6.1馆康复养老展上的康复机器人集群展区，现场近30家康复机器人展商将携上肢、下肢、手功能、踝关节、腰椎等百余款康复机器人展品集中亮相。
智能影像时代“AI+5G”驱动影像赛道快速发展影像设备作为产业链主体，总体向持续向着更清晰、更快速、更安全、更便携、更智能、更人性化六大趋势共进发展。
‘AI+5G’等技术将会驱动着影像赛道细分市场迎来快速发展，满足行业提升诊疗速度、精准性及患者就医体验追求。
展会现场，影像展区以GE、飞利浦、联影、迈瑞为代表等品牌展商将携多款新品盛装亮相，中国首台320排640层CT将在现场首次发布；全球最大孔径CT内腔（直径达到85cm）也将首次亮相，据介绍，该款产品采用低剂量成像技术，X射线照射剂量比传统CT可降低70%，大大减少了给患者造成的X射线损伤；影像区某品牌展商首次亮相等数字化PET/CT——BiographVision，能实现业界最高214pstof时间分辨率，带来6倍系统性能提升及880超高精矩阵成像，真正实现核医学亚毫米显像。
同时，多功能的5G远程超生产品将在现场首次亮相；首款具备生命感知系统（BioMatrix）的磁共振系统将首次发布，产品可以实时感知患者的解剖，生理、磁场等人体信息，无需病人刻意配合，即可获得高质量的检查结果。
此外，某品牌还将推出一款采用国内首创光纤传输技术和全自动数字化可变频调节梯度技术全新超导磁共振产品，8秒即可获得三维定位图像，确保定位精准，4K冷头、“零”液氦消耗及“静音”扫描技术，实现更快捷更舒适的检查体验。
全产业链赋能智能科技重塑风口上的体外诊断经过疫情洗礼之后，体验诊断行业迎来前所有的高速增长。技术驱动、需求爆发、政策支持是体外诊断持续被市场追捧的三大推手。
CMEF体外诊断展区立足科技创新，赋能全产业链发展，现场集中展示生化免疫、分子诊断、微生物、血液、化学发光等全产业链的明星科技产品，如全球首家新冠IgM/IgG抗体检测试剂盒（磁微粒化学发光法、化学发光法）将亮相展会现场；最新一代智能化流式细胞仪也将在现场展示。
同时发热门诊实验室整体解决方案、微生物检验整体解决方案、分子诊断领域的POCT、病理研究、超低温冷链在P3实验室中解决方案等行业尖端科技也将亮相展会现场。
值得推荐的是，分子诊断技术，尤其是基因测序、PCR的迭代，加速了行业格局的变化，在基因测序技术领域，二代高通量测序（NGS），大幅度降低检测成本，带动临床应用突破，促进肿瘤检测、无创产检等需求发展。
现场某品牌推出的桌面型高通量基因测序仪配备双载片平台，适配大小两款载片，可供不同样本规模的用户灵活选择，同时产品支持6种读长，涵盖生育检测、病原快检、肿瘤检测、司法识别等多种应用领域.此外现场不少展商会针对“癌症早筛、慢病管理”等行业热点，推出全新整体解决方案，如某品牌展商5G血糖仪+慢病管理整体解决方案亮相，助力随时随地检测使用者数据，成为个人健康的智能管家。
未来，随着分级诊疗等政策推进需求扩容+国产企业技术升级进口替代加速，体外诊断还将保持10%较快增速，产业发展空间广阔。
CMEF体外诊断展区致力为行业搭建生产、学术、科研、应用、教育、转化、服务、论坛为一体的综合服务平台，促进全产业链高质量发展。
深耕智慧医疗助力智慧医院建设物联网及数字化前沿科技给医疗行业带来颠覆性变革，体现在需求侧就是科技不断改变患者对医疗的期望，患者希望得到更高效、便捷、舒适、精准的医疗服务。
智慧医院建设成为未来医院发展的必由之路，近年来智慧医院建设掀起热潮。
CMEF展会现场，您会看到智慧医院建设全模块的服务：一、面向医务人员的智慧医疗服务，比如电子病历系统建设，智能手术操作系统，智能就诊与辅助诊断系统等。
二、面向患者的智慧服务，比如线上挂号、移动支付、智慧门诊等关系患者就医体验服务。三、面向医院管理者的智慧管理系统建设及信息化服务，以提升诊疗效率与精度。
同时在展会现场，医光、医电、手术室展区您将看到各种智能诊疗设备助阵智慧医疗及智慧医院服务：医用光学展区将集中呈现基于5G技术的手术室内镜整体解决方案、早癌筛查消化内镜系统、胶囊内镜、全高清电子内窥镜系统、激光手术治疗设备等多家企业创新科技产品。
医用电子设备展区涵盖各类智能化、网络化、信息化等技术的重症、麻醉、生命支持类监护设备，具体包括移动式连续患者监护仪、微波消融、微创治疗、低温等离子、耳鼻喉科等离子、电刀、高频手术系统及血透设备等展品。
手术室展区相关展商将带来全新的一体化手术室、数字化复合手术室、基于5G技术的远程手术室、手术机器人、呼吸机、麻醉机、手术室/ICU设备整合解决方案，以及基于物联网等先进技术的手术室类急救解决方案等前沿科技产品。
智慧医院建设是未来医院转型发展的新赛道。未来智慧医院将更加注重化解健康风险、强化疾病预防，实现医疗服务从“以疾病为中心”向“以健康为中心”的转变。
CMEF将致力于发挥平台的综合“智慧”，助推中国医疗卫生系统实现智慧化转型。
耗材国采“发令枪”已响市场格局如何重新定位骨科及医用耗材是医疗器械行业中占比较大的重要细分领域，近年来随着两票制、带量采购等国家新医改的深入推进，行业正面临着大洗牌。
CMEF耗材展区除了云集传统的医用卫生材料敷料、手术（麻醉）、植介入、血液净化、注射穿刺及医用高分子等耗材外，众展商还将携新一代人工心脏、人工生物心脏瓣膜、肺动脉带瓣管道、瓣膜成形环、心胸外科生物补片、神经外科微血管减压垫片等产品集中亮相；同时全新一代的钴铬合金生物可降解涂层药物支架、经导管介入瓣膜、分支型主动脉覆膜支架、冠状动脉药物洗脱支架、生物可吸收支架、骨科植入物、药物洗脱球囊导管、中空纤维膜血液透析滤过器、人工生物组织补片、生物纸等新品都将在现场进行展示。
耗材展区国内高值耗材代表性企业将展出首款有中国自主知识产权的Xinsorb生物可吸收冠脉雷帕霉素洗脱支架系统；某品牌新一代人工心脏亮相，据介绍，这款产品安装在受损心脏的旁侧，通过制造一个新的旁路，让血液绕过受损心脏，从而替代人体心脏的“泵”功能；此外，我国自主研发的第一颗全磁悬浮人工心脏也将亮相展会现场，这各人工心脏不到180克、只有乒乓球大小，手术侵犯性更低，可与世界最高端的人工心脏产品相媲美，患者装上该产品后可轻松参加体育锻炼。
某品牌的经皮导入器，采用微创穿刺技术，通过2步穿刺法穿刺，可以大大降低对患者肝胆的损伤，减少患者的术中痛苦，而传统胆道诊断或治疗手术中，传统肝胆引流是穿刺针粗大，外径达1.2mm，对肝胆的损伤较大。
值得推荐的是，展会现场，主办方也将围绕耗材热点邀请权威专家针对耗材集采及DRG和DIP精益管理举办专题论坛，为行业发展建言献策。
相信随着我国人口老龄化的加剧以及创新扶持政策力度加大，医用耗材还将继续保持高速增长，因此未来更具性价比和更符合临床需求的高科技医用耗材如骨科和心血管所需的介入器材、植入器材与人工器官等品类耗材将越来越多，企业需抓住新一波国产替代进口浪潮，加大产品的研发力度，生产更多具有创新性、差异化的产品。
跨界出圈拓边界众多巨头争相布局医疗领域智能经济时代，医疗行业成为全民关注的焦点，继海信、海尔、京东方等品牌成功跨界进入医疗后，近年来更多品牌凭借自身优势及大数据、云计算、5G等技术上的优势，掀起了新一轮跨界热潮，从医疗上游设计制造到设备诊断治疗、从康复养老到个护健康、从国外到国内，近年来越来越多品牌企业加速涌入医疗赛道。
以CMEF智慧健康展区“跨界”老客户京东健康为例，京东健康连续三年参展CMEF,目前该品牌已经实现完整的“互联网+医疗健康”布局；腾讯也连续两届参展凭借专注医疗影像数据云端管理和应用，搭载大数据和人工智能分析能力，提供以患者为中心的专业医学影像服务。
再如智慧健康展区某显示半导体公司跨界到智慧医工领域，基于物联网、人工智能和大数据技术，构建智慧健康物联网管理平台，实现医院—社区—家庭三端场景联动及院内外一体化健康管理。
阿里天猫健康今年将首次跨界参展，现场将链接四大消费场景：家庭保健，医学美护，中医保健，智能监测，以“智能化黑科技”，联动线上线下举办现场直播及购物节”活动。
展会现场阿里将携手合作伙伴现场发布趋势白皮书：《2021年家用医疗器械趋势白皮书》、《2021年痛风白皮书》、《2021年呼吸健康白皮书》、《2021年三高健康白皮书》。
据不完全统计，本次展会还将吸引ABB、比亚迪、劲霸以及亚太排行第一的化工新材料企业等近百家品牌跨界参展，相信这些头部技术企业跨界入局将产生更强的“鲶鱼效应”，持续推动医疗行业加速发展。
国际康复养老&家用医疗展拓展全生命周期健康管理服务初心“治已病”到“治未病”,打造覆盖预防、治疗、康复的全生命周期健康管理服务是十四五规划重要内容，国际康复及个人健康博览会、国际养老福祉及护理用品博览会、国际家用医疗用品展览会作为亚太地区优选的专注康复养老护理保健及个人健康生活方式为一体的综合服务平台，历经多年积累积累沉淀，致力在CMEF期间携手同行，为观众带来全球化的智能康复、辅助器具、智慧养老、医养康养、家用医疗、护理保健、中医养生、营养健康、居家照护、适老化改造、助眠睡眠、老年生活文娱产品等全产业链新技术、新产品及新应用，助力行业打通医养康养全产业链布局，满足行业快速发展的需求。
届时在6.1馆3万平米的展馆现场，您不仅能看到全球30多家机器人展商携100余款康复机器人及外骨骼机器人产品集中亮相，各种康复机器人、护理机器人、可穿戴设备、康复治疗仪、康复训练设备、运动康复设备、疼痛治疗仪、四诊仪、制氧机、健康一体机、助眠睡眠仪、智能跑台、血压计血糖仪、按摩仪、按摩椅、艾灸针灸产品、假肢矫形器、老年器械、康复训练、智能轮椅、助行器、智能代步车、爬楼机、移位机、护理床、适老功能床、洗澡椅、洗澡床、适老功能坐便椅、无障碍设施、等涵盖了康复及老年人衣食住行的数千款产品都会集中亮相。
以展会现场智慧养老及智能辅具区域辅具展品为例，某品牌的助听器应用人工智能技术，可以让助听器像人脑一样思考，不仅能精准识别环境，还能智能捕捉言语方位，并将言语从噪音中分离出来，还能感知言语中的情绪和语调，从而获取真正的语义，同时该助听器可以远程调试，用户可以在家就能完成助听器的调试，且该产品可直连苹果或者安卓系统的手机，大大方便了听障人士使用和操作。
同时，主办方联合权威机构在康复养老展馆6.1馆首次推出近百平米的国内首家智能适老化样板间，内含有12个智慧养老场景需求、30项适老化改造内容的集卧室、厨房、餐厅、卫生间、客厅、康复训练室为一体的智能适老化样板间，且所有产品将可视化、体验式、场景式，是一间名副其实可以“搬回家“的智能适老化样板间。
助力平安中国建设创新推出应急安防救援展《十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出，“统筹发展和安全，建设更高水平的平安中国”，优化国家应急管理能力体系建设，提高防灾减灾抗灾救灾能力”。
CMEF作为医疗全产业链综合服务平台，积极响应国家召唤，聚焦安全应急及装备万亿蓝海市场，助力推动“平安中国”建设，全新推出创新拓展子品牌——中国应急、安防及救援技术装备博览会。
展品范围从日常监测预警设备、疫苗研制相关产品及安防劳保产品，到院外急救、灾难救援设备、工具、服务及软件；从自动体外除颤设备(AED)、心肺复苏设备(CPR)等应急救援设备，到清洁消毒、止血包扎、个人防护等医学应急救援物资；从应急救援保障车、负压救护车、移动CT车到移动方舱、隔离舱、核酸快检等公共卫生安全防疫、防护最新产品，深推进全产业链融合。
展会还将针对心肺复苏、灾难救援、急救技术培训等应急救援热门细分领域举办特色会议活动，以学术引领带动产业的融合交流与快速发展。
届时，近100家行业品牌企业将集中亮相，依托CMEF平台积淀的深厚产业能量，以科技为载体，不断拓展平安中国建设的广度和深度。
ICMD：强化关键核心技术助推中国制造迈向中国智造十四五”提出坚持创新驱动发展，集中力量开展突破关键核心技术、零部件和装备瓶颈，夯实基础研究，加快解决一批医疗器械、医用设备等高端技术的“卡脖子”短板，强化高端产业引领功能。
中国国际医疗器械设计与制造技术展览会（简称：ICMD）专注于医疗器械上游高端制造供应链十余载，截至目前ICMD已连续举办30届展会，每届会现场都会吸引全球各地数百家展商参展，全方位促进行业上下游产业链的深度融合，助推中国制造迈向中国智造的进程。
展会现场展品主要包括医疗器械制造相关的智能化类产品技术，如智能制造芯片、协作机器人、嵌入式芯片、高敏感度压力传感器、高科技聚合物医用胶黏剂、薄膜等新材料、伺服电机、电动化高效节能智能成型系统、医疗器械自动化组装生产线、高速包装机等。
此外新材料、设计及研发、包装及打印、流体控制、气动控制、传动控制、制造设备及OEM、光学元件等细分领域的明星产品及一批具有核心技术优势的前沿科技企业都将会集中亮相，如由捷士达提供的模具现在已做到1模48腔，单点侧进胶热流道技术保证了多点进胶的平衡性，并大大降低了原料供应压力和成本，杜绝冷料头处理的烦恼；另外，某品牌的开放平台控制器”已经开始为工业4.0服务。
再如某展商的涂胶纸产品强度最高可达普通医用级包装纸的8倍；还有某品牌的EtherCAT的控制技术采用高性能的处理器，将PLC、机器视觉、运动控制、机器人技术、安全技术、物联网等所有功能集成在同一个控制平台上，为客户提供智能化、移动化、3D高精度医疗器械服务。
此外，本次展会践行国家科教兴国战略，顺应行业需求，还首次新增模拟医学展区，助推关键核心技术和基础科学领域成果转化，打通基础科学研究和应用技术创新衔接的绿色通道。
70余场论坛会议500行业领袖带您洞见行业新趋势智能医疗时代，全球医疗器械的创新脉络应该如何解读？前沿科技与医疗未来的深入融合，将呈现怎样的生存图景？
如何结合产业深度解读十四五中关于健康中国发展规划？新时代医疗大健康行业如何迎接人口老龄化？
市场如何以养老需求为出发点，探索医养结合新模式……面对行业迫切需要解决的诸多重点与难点，CMEF作为医疗全产业链“政产学研用”一体化创新平台,将继续发挥“展览、会议”融合创新的优势，联合中国医疗器械行业协会、中国非公立医疗机构协会、中华医学会影像技术分会、中国医师协会心肺复苏和灾难医学专业委员会、中国生物医学工程学会超声医学工程分会、机械工业出版社、邦勤资本等行业权威机构和领军企业，联合举办2021健康产业科技大会、2021年体外诊断高峰论坛、中国临床医学影像高端论坛暨“J10”峰会、“思源”医疗器械高峰论坛、第九届智慧医疗高峰论坛、第八届中国社会办医发展创新论坛、第二届心肺复苏高峰论坛、“一带一路”国际超声医学新技术新设备高峰论坛、2021DRG和DIP精益管理主题论坛、医疗器械注册人制度与产业生态建设高峰论坛、外骨骼康复机器人新技术及应用高峰论坛暨全球康复机器人年度评选活动、康复产业发展高峰论坛、智能康养高峰论坛、医养人才与服务专题论坛、2021医学人工智能芯片创新发展高峰论坛、2021中医药国际化策略及案例主题论坛、人畜共患疾病诊断论坛等、医疗器械制造零部件等主题会议。
70余场的会议论坛涵盖了政策解读、智慧医疗、超声影像、医疗器械前沿技术、智慧健康、社会办医、体外诊断、医疗器械注册人制度、DRG和DIP、康复养老、医养结合、智慧康养、中医药国际化、应急救援、宠物医疗等政策及产业热点话题。
届时将会有国内外500余位专家、意见领袖、政要代表、医院院长、科室主任、行业大咖悉数到场进行主题分享。
人民健康是社会文明进步的基础，是民族昌盛和国家富强的重要标志，十四五和《“健康中国2030”规划纲要》强调，要“把推动健康融入所有政策，把全生命周期健康管理理念贯穿一切，加快转变健康领域发展方式，全方位、全周期维护和保障人民健康”。
作为全球领先的医疗科技综合服务平台，CMEF历经40余载，始终走在产业的最前端，从上游的零部件设计制造到医疗器械成品的生产采购以及临床诊疗康复养老再到个人健康保健管理，主办方致力于以医疗科技为抓手，全面打通并服务行业从源头到终端的整条产业链，推动科技与全生命周期健康管理深度融合，满足人民群众对日益增长的美好健康生活向往与追求。
·END。
自学bp神经网络要有什么基础??
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简介：BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidelayer)和输出层(outputlayer)摘要：BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的，是通过任意选定一组权值，将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。
关键词：固定权值；gauss消元法；BP算法人工神经网络（artificialneuralnetworks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的，它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点，在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。
尤其误差反向传播算法（ErrorBack－propagationTraining，简称BP网络）可以逼近任意连续函数，具有很强的非线性映射能力，而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，所以它在许多应用领域中起到重要作用。
近年来，为了解决BP神经网络收敛速度慢、不能保证收敛到全局最小点，网络的中间层及它的单元数选取无理论指导及网络学习和记忆的不稳定性等缺陷，提出了许多改进算法。
1传统的BP算法简述BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。
具体步骤如下：（1）初始化，随机给定各连接权［w］,［v］及阀值θi，rt。
（2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出bj＝f（■wijai-θj）ct＝f（■vjtbj－rt）式中：bj为隐层第j个神经元实际输出；ct为输出层第t个神经元的实际输出；wij为输入层至隐层的连接权；vjt为隐层至输出层的连接权。
dtk＝（ytk－ct）ct（1－ct）ejk＝［■dtvjt］bj（1－bj）式中：dtk为输出层的校正误差；ejk为隐层的校正误差。
（3）计算新的连接权及阀值，计算公式如下：vjt（n＋1）＝vjt（n）＋琢dtkbjwij（n＋1）＝wij（n）＋茁ejkaikrt（n＋1）＝rt（n）＋琢dtkθj（n＋1）=θj（n）＋茁ejk式中：琢，茁为学习系数（0＜琢＜1，0＜茁＜1）。
（4）选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。
传统的BP算法，实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法，但其收敛速度慢且容易陷入局部极小，为此提出了一种新的算法，即高斯消元法。
