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人工智能在医疗领域的应用的两大前提

很多人说,人工智能技术发展成熟后,医生都要失业。十年后人工智能可以发展到什么程度谁也说不定。所以我们对人工智能在医学领域应用的探讨必须限定在当前阶段。现阶段人工智能在医疗领域的主要作用是辅助诊断,帮助医生减去部分工作量。 那么,如何将人工智能应用于医疗领域打造成熟的辅助诊疗系统呢?朗锐慧康(www.lrioh.com)认为有两个前提: 医疗数据的可靠性 AI辅助诊断首先要通过多个学科合作,针对每一种疾病建立规范的诊疗流程,产生合格的数据。为什么现在有很多AI辅助诊断产品,但效果都不理想,原因就在数据。 人工智能技术很好,让大家看到了很多希望。但人工智能应用于医学领域,还需要解决基础数据的问题。医疗数据要真正发挥作用,必须真实完整。没有可靠的数据,一切都是零。国内的医疗数据是最不齐全的。另外,医院的数据也并不可靠。由于各个医院的水平、标准和设备等存在差异,同一个病人做两次化验,结果很可能不一样。不同实验室做出来的化验结果也可能是不同的。 国内医院——尤其是比较好的医院,医生都很忙,不可能详细记录所有数据。未来,语音识别技术成熟后,将为医生收集数据带来极大的便利。 完善医疗应用平台 有人认...

如何获得物体的主要方向?

问题来源为网友提供的资料,原文地址为:《Object Orientation, Principal Component Analysis & OpenCV》 问题描述: 对于这样的图像(2副,采用了背投光),如何获得上面工件的主要方向 主要思路: 1、分别获得每个工件的轮廓; 2、处理每个轮廓, 采用pca(主成分分析)方法,获得所有轮廓点的集合的中点,主要方向等信息; 3、绘图并返回结果。 注:pca相关函数请查看 https://docs.opencv.org/master/d3/d8d/classcv_1_1PCA.html 代码略解: 1、读入图片,寻找轮廓; //读入图像,转换为灰度 Matimg =imread( "e:/sandbox/pca1.jpg"); Matbw; cvtColor(img,bw,COLOR_BGR2GRAY); //阈值处理 threshold(bw,bw, 150, 255,CV_THRESH_BINARY); //寻找轮廓 vector <vector <Point > >contours; vec...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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