斯坦福吴恩达团队公布最大医学影像数据集-低调大师

斯坦福吴恩达团队公布最大医学影像数据集

2018-01-21 722

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

据报道，全球现在超过17亿人的肌肉骨骼都出毛病，每年大概有3千万的急诊病例，而且这个数字还在往上走。骨骼方面的问题已经成为了最常见的慢性重症。

为了加快X光片的诊断速度，近日斯坦福吴恩达领头的研究团队开源了含有4万张人体上肢端的X光片的数据集MURA，并用这个数据集训练CNN寻找并定位X光片的异常部分。

最后训练的结果，是该模型在手指和手腕X光片中的诊断表现比放射科医生要好些。

△ 经过MURA训练的模型可以准确定位出手腕和手指的异常部位

不过放射医生依然能比模型更准确地诊断出手肘、前臂、手、上臂及肩膀的异常。

△ 图中绿色字体表示表现最优，红色字体代表表现最差。模型对手指、手腕的诊断效果要比三位放射医生的效果都要好。手肘和前臂的诊断结果比人类都差。

该神经网络含有169层。当输入多角度的上肢X光片时，

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这门无人车课程由麻省理工MIT开设，话题前沿且实践性质很强。课程首先引导大家了解深度学习，之后大家可以自己“造”一辆无人车（的算法）！课程面向机器学习初学者，但已经有大量经验的研究人员也能从课程提供的从实践出发的深度学习方法和应用中受益。课程主讲Lex Fridman与TA团队大数据文摘已取得课程翻译授权，将以连载的形式发布后续课程内容，请大家继续关注我们，随时给予好评 MIT深度学习与自动驾驶课程页面（所有PPT、视频和资料汇总）： https://selfdrivingcars.mit.edu/ 大数据文摘其他重磅课程汉化视频《牛津大学xDeepMind自然语言处理》汉化视频更新中，复制打开链接免费加入学习： http://study.163.com/course/introduction/1004336028.htm 《斯坦福CS23

2018-01-21

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“人工智能”是一个非常大的范畴，我们现在日常享受到的、看到的、用到的，实际大部分都是“人工智能”的入门级别。人工智能在实际生活中应用时，往往是细节处凸显亮点，这些细节智能的目的其实是为了更大的方便人们的生活，丰富人们的生活。而不是像科幻大片那样，颠覆人们的生活。比如，最生活的，手机指纹解锁。指纹识别就是人工智能的一种，安全级别比输入密码高，不会泄露、忘记、混淆密码。再复杂一些的，比如银行的自动办理机，集成了身份证识别、人脸识别、印刷字识别、手写输入等多种功能。再有趣一些，比如阿里云早期展出过得ET机器人写春联，机器人需要识别人脸，并且分析表情从而判断心情。识别声音获取语音内容并分析人的情绪。再结合人面部表情和语言，从春联库里找到最符合人心情的春联，再操控毛笔写出来。集成了面部识别、声音识别、人机交互

2018-01-21

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