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医学
2024-09-25
MedPrompt:基于提示工程的医学诊断准确率优化方法
Medprompt:基于提示工程的医学诊断准确率优化方法秒懂大纲解法拆解MedPrompt提示词全流程分析总结创意视角 论文:CanGeneralistFoundationModelsOutcompeteSpecial-PurposeTuning?CaseStudyinMedicine秒懂大纲├──1研究背景【描述背景和问题】│├──大语言
2024-09-24
第10章1节:认识循证医学中的Meta分析,并予代码演示分析绘图
Meta分析作为循证医学的重要组成部分,通过系统评价和定量合成多个研究结果,提供了科学可靠的证据支持。尽管Meta分析在实际应用中面临诸多挑战,但其在提高统计效能、识别异质性和偏倚方面的优势使得它在医学研究和临床决策中占据重要地位。随着技术的发展和数据处理能力的提升,Met
2024-09-13
2024 医疗 Datathon 又叕来啦~!“理-工-医-信”跨学科联合科研,以数据驱动医疗实践
由解放军总医院和中国生物医学工程学会临床医学工程分会共同举办的第五届“解放军总医院—麻省理工学院医疗大数据学术交流及Datathon活动”预计将于2024年11月在北京举行,旨在通过引进国际先进理念与模式,促进医疗大数据与人工智能领域的跨学科合作,特别是“理-工-医-信”四大
2024-09-08
A COMPREHENSIVE SURVEY ON EVALUATING LARGE LANGUAGE MODEL APPLICATIONS IN THE MEDICAL INDUSTRY
本文是LLM系列文章,针对《ACOMPREHENSIVESURVEYONEVALUATINGLARGELANGUAGEMODELAPPLICATIONSINTHEMEDICALINDUSTRY》的翻译。关于评估医疗行业中大型语言模型应用程序的综合调查摘要1引言和背景2综述的分类和结构3医学领域LLM应用评估的现状4挑战
2024-09-07
Java计算机毕业设计医学图像管理平台(开题报告+源码+论文)
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着医疗技术的飞速发展,医学图像已成为临床诊断和治疗不可或缺的重要工具。从X光片、CT扫描到MRI图像,这些高精度、高信息量的图像数据不仅为医生提供
2024-09-02
(多模态)MedM2G: Unifying Medical Multi-Modal Generation via CrossGuided Diffusion with Visual Invariant
1.摘要医学生成模型以其高质量的样本生成能力而闻名,加速了医学应用的快速增长。然而,目前的研究主要集中在针对不同医疗任务的单独医学生成模型上,受限于医学多模态知识的不足,制约了医学的综合诊断。在本文中,我们提出MedM2G,即医学多模态生成框架,其关键创新是在统一模型内对齐
2024-08-26
SAM 2最新应用落地!牛津大学团队发布Medical SAM 2,刷新医学图像分割SOTA榜
2023年4月,Meta公司发布了SegmentAnythingModel(SAM),号称能够「分割一切」,犹如一颗重磅炸弹震荡了整个计算机视觉领域,甚至被很多人看作是颠覆传统CV任务的研究。时隔1年多,Meta再度发布里程碑式更新——SAM2能够为静态图像和动态视频内容提供实时、可提示的对
2024-08-09
医学图像分割的基准:TransUnet(用于医学图像分割的Transformer编码器)器官分割
1、TransUnet介绍TransUnet是一种用于医学图像分割的深度学习模型。它是基于Transformer模型的图像分割方法,由AI研究公司HuggingFace在2021年提出。医学图像分割是一项重要的任务,旨在将医学图像中的不同结构和区域分离出来,以便医生可以更好地诊断和治疗疾病。传统的医学
2024-08-01
医学数字图像基础知识
目录一、数字图像二、数字图像的基本类型三、常用的医学图像设备(CT,MRI,PET,B超,X光)四、血管造影减影五、读、写、显示图像的OpenCV函数六、图像的放大、缩小、旋转、镜像的原理及OpenCV函数1、图像缩小2、图像的放大3、图像的旋转4、镜像七、数字图像处理应用八、P
2024-07-28
【图像融合】基于联合双边滤波和局部梯度能量的多模态医学图像融合研究(Matlab代码实现)
2024-07-28
【图像融合】基于联合双边滤波和局部梯度能量的多模态医学图像融合研究(Matlab代码实现)
2024-07-16
【Chatgpt大语言模型医学领域中如何应用】
随着人工智能技术AI的不断发展和应用,ChatGPT作为一种强大的自然语言处理技术,无论是自然语言处理、对话系统、机器翻译、内容生成、图像生成,还是语音识别、计算机视觉等方面,ChatGPT都有着广泛的应用前景。特别在临床医学领域,通过和ChatGPT相结合,更能为医疗行业带来了
2024-07-11
解读中国第三方医学诊断:行业现状与发展趋势深度解析
一、行业简述第三方医学诊断(IndependentClinicalLaboratory,简称ICL)是指独立于医疗机构之外,为各级医院、社区卫生服务中心、乡镇卫生院、体检中心、疾控中心等提供的医学诊断检测服务。第三方医学诊断服务机构,即独立医学实验室,作为医疗服务体系的重要补充,通过专业的技术和设
2024-06-08
西方那么发达的营养学和医学,为啥长寿最多的人群在日本
哈喽,大家好,我是木头左!一、引言当谈论长寿时,可能会首先想到的是日本。据统计,日本的人均寿命在全球名列前茅,远远超出许多西方国家。那么,为什么在营养学和医学技术发达的西方国家中,日本的寿命最长呢?二、日本的长寿文化日本的长寿与其独特的饮食文化和生活方式密切相关。日本人
2024-06-08
医学图像分析入门
医学图像是什么?医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像,它是由一组图像元素--像素(2D)或立体像素(3D)组成的。医学图像是由采样或者重建产生的离散图像,它能将数值映射到不同的空间位置上。像素所表达的具体数值是由成像设备、成像协议、影像重建以及后期加工所决定的。医学
2024-06-07
西方那么发达的营养学和医学,为啥长寿最多的人群在日本
哈喽,大家好,我是木头左!一、引言当谈论长寿时,可能会首先想到的是日本。据统计,日本的人均寿命在全球名列前茅,远远超出许多西方国家。那么,为什么在营养学和医学技术发达的西方国家中,日本的寿命最长呢?二、日本的长寿文化日本的长寿与其独特的饮食文化和生活方式密切相关。日本人
2024-06-06
基于聚类分析的医学图像分割算法研究在医学领域,图像分割是医学影像诊断中的关键步骤,其目的在于从复杂的图像背景中准确提取出病灶区域,为医生提供更为精确的病变信息。近年来,随着计算机技术的飞速发展,基于
基于聚类分析的医学图像分割算法研究在医学领域,图像分割是医学影像诊断中的关键步骤,其目的在于从复杂的图像背景中准确提取出病灶区域,为医生提供更为精确的病变信息。近年来,随着计算机技术的飞速发展,基于聚类分析的医学图像分割算法逐渐受到了广泛关注。聚类分析是一种无监督
2024-06-06
西方那么发达的营养学和医学,为啥长寿最多的人群在日本
哈喽,大家好,我是木头左!一、引言当谈论长寿时,可能会首先想到的是日本。据统计,日本的人均寿命在全球名列前茅,远远超出许多西方国家。那么,为什么在营养学和医学技术发达的西方国家中,日本的寿命最长呢?二、日本的长寿文化日本的长寿与其独特的饮食文化和生活方式密切相关。日本人
2024-06-04
【海外会议征稿通知】2024年第五届医学人工智能国际学术会议(ISAIMS 2024)
2024年第五届医学人工智能国际学术会议(ISAIMS2024)20245th InternationalSymposiumonArtificialIntelligenceforMedicalSciences第五届医学人工智能国际学术会议(ISAIMS2024)将于2024年8月13-17日于荷兰阿姆斯特丹自由大学召开,同时在国内设置分会场。会议自2020年至
2024-05-26
人工智能+跨癌种分析,能否解决医学数据样本量小的问题?【医学AI|顶刊速递|05-26】
小罗碎碎念先说明,目前小罗只是硕士,以下个人观点很有可能不准确,欢迎批评指正!!小罗虚心听取有益建议!!众所周知,医学数据相比于其他领域的数据来说,属于小样本数据。那么从工科角度出发,模型的预测效果要想更精准,那么数据量就要尽可能大。好的,既然要解决的问题已经明确了,那么怎
2024-05-24
5.14.6 TransMed:Transformer推进多模态医学图像分类
卷积神经网络(CNN)在医学图像分析任务中表现出了非常有竞争力的性能,例如疾病分类、肿瘤分割和病灶检测。CNN在提取图像局部特征方面具有很大的优势。然而,由于卷积运算的局部性,它不能很好地处理长程关系。多模态医学图像具有明确且重要的长程依赖性,有效的多模态融合策略可以极大
2024-05-23
以梦为马,不负韶华(5)-AGI在医疗行业的应用
MarketsandMarkets的预测,到2025年,全球医疗大模型市场规模将达到38亿美元,而到2030年,这一数字将超过100亿美元。 AGI能够为医生提供准确、及时的决策支持,通过分析大量的医学数据和知识库,辅助医生进行疾病诊断、治疗规划和药物选择。例如,东京大学医学研究院利用W
2024-03-18
Editing Factual Knowledge and Explanatory Ability of Medical Large Language Models
本文是LLM系列文章,针对《EditingFactualKnowledgeandExplanatoryAbilityofMedicalLargeLanguageModels》的翻译。医学大语言模型的编辑事实知识与解释能力摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论6局限性摘要模型编辑旨在精确地修改大型语言模型
2024-02-04
[职场] 精神医学就业方向和前景
培养目标:精神医学培养适应精神卫生事业发展需要,具备扎实的基础医学、临床医学,并重点掌握精神医学的基础理论、基本知识和基本技能,必要的心理学理论和技能,具有良好的职业精神、执业能力和社会适应能力,具有初步的科学思维和创新精神,熟悉合理利用和管理卫生资源的方法,获得终身学习和
2024-01-27
医学研究的新里程碑:人体组织展示可视化模型
在医学领域,人体组织是研究疾病、生理机制和药物作用的关键。然而,传统的组织学研究方法往往局限于切片观察,难以全面、直观地展示组织结构和功能。随着科技的发展,人体组织展示可视化模型为医学研究带来了革命性的变革。 使用山海鲸可视化搭建的人体组织展示可视化系统,利用现代科