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深耕数学，而是满腔热血地要揭示人类视觉的秘密。他受shape from shading的启发，从低维流形入手，进入了视觉领域。他提出了Mumford-Shah泛函用于图像分割，目前在医学图像领域被广泛
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），他透过一根针和一平面曲线相交的测度，给出了计算平面曲线长度的公式。 积分几何的另一开拓者是拉东（Johann Radon, 1887-1956），他引入了现在广泛应用于医学图像中的拉东变换，即利
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算法提供大量的医学图像，它们就可以“学习”识别图像的特征并进行分类，告诉我们一个人患有某种特定疾病的可能性，或者判断一个人是否患有某种疾病。可以想象，如果人工智能可以更多地应用于实际场景，那将会极大地
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CNN等技术使得我们可以用计算机视觉技术和深度学习方法来检测视网膜OCT图像中的病变。 但是，这样的方法需要大量的数据来进行训练，深度学习应用也正是因此被限制在了医学图像分析中。而如果我们究其原因就
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。 机器学习在医学上有极大潜力，特别是在医学图像的解读方面。它的一个重要优点是速度：机器学习算法可以比放射科医师更快地解释急性神经损伤后的CT扫描，从而减少诊断延误 [1]。另一个好处是将繁琐和重复的
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转向角： https://arxiv.org/abs/1912.05440 提高医学图像分析数据效率的新技术： https://arxiv.org/abs/1912.05396 3D可
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量或者定性分析提供基础。医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题。郑冶枫介绍，生物学领域现在最好...
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”处理可视数据的方式与人类的越来越相似。 计算机视觉已经从三维发展到了广阔的领域。现在，计算机可以在某些视觉任务上胜过人类，比如利用图片特征分清狗和狼，以及检测医学图像中的异常情况。 人类的反
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