文章标签
MRI
-
AR API 在医疗领域的应用：从诊断到手术，AR 如何革新医疗体验？
AR API 在医疗领域的应用：从诊断到手术，AR 如何革新医疗体验？ 增强现实 (AR) 技术近年来发展迅速，其将虚拟信息叠加到现实世界中，为用户提供更丰富、更直观的交互体验。AR API 的出现，则进一步降低了 AR 技术的使用门...
-
AR 在医学影像诊断中的应用场景：让医生拥有“透视眼”！
AR 在医学影像诊断中的应用场景：让医生拥有“透视眼”！ 增强现实 (AR) 技术近年来发展迅速，并逐渐渗透到各个领域，包括医疗行业。在医学影像诊断领域，AR 技术的应用为医生带来了全新的视角，让医生拥有“透视眼”，更精准地诊断病情，...
-
提升深度学习模型在不同医院影像设备上鲁棒性的方法探讨
提升深度学习模型在不同医院影像设备上鲁棒性的方法探讨 在医疗AI领域，深度学习模型的应用越来越广泛，尤其是在医学影像分析方面。然而，一个训练良好的深度学习模型，在不同医院的影像设备上表现却可能大相径庭。这是因为不同医院的影像设备（如C...
-
探讨自动标注技术在图像识别中的应用实例
随着人工智能技术的飞速发展，自动标注技术在图像识别领域逐渐展现出强大的优势。今天，我们将探讨这一技术在实际应用中的一些实例，帮助大家更好地理解其操作方式和实际效果。 自动标注的基本概念 自动标注技术通常依赖于深度学习算法，尤其是卷...
-
深度学习技术在医学影像分析中的应用与结合
随着深度学习技术的迅猛发展，特别是在计算机视觉领域，它在医学影像分析中展现了强大的能力。从最初的辅助工具到如今能独立完成部分诊断工作，深度学习正在改变传统医疗行业。 深度学习与医学影像分析的结合 什么是深度学习？它是一种利用多层神...
-
深度学习如何提升MRI图像诊断的准确性？一个案例分析
深度学习如何提升MRI图像诊断的准确性？一个案例分析 医学影像诊断，特别是磁共振成像（MRI）的解读，一直以来都依赖于医生的专业知识和经验。然而，人为因素的影响，例如疲劳、主观偏见等，都可能导致诊断错误。近年来，深度学习技术的飞速发展...
-
探讨深度学习模型在MRI图像诊断中的过拟合问题及解决策略
近年来，深度学习技术在医学影像分析领域取得了显著进展，特别是在MRI（磁共振成像）图像诊断中。然而，随着模型复杂度的增加，过拟合现象成为了一个不容忽视的问题。 什么是过拟合？ 过拟合是指模型在训练数据上表现极佳，但在未知的测试数据...
-
医疗行业CTF实战：HIPAA合规环境下的红蓝对抗与PACS系统安全加固
医疗行业CTF实战：HIPAA合规环境下的红蓝对抗与PACS系统安全加固 作为一名在医疗信息化安全领域摸爬滚打多年的老兵，我深知医疗机构在网络安全方面面临的巨大挑战。医疗数据的敏感性和重要性，以及医疗信息系统的高度复杂性，使得医疗机构...
-
医疗设备安全事件案例分析：深入探讨安全漏洞与解决方案
在医疗行业，设备的安全性直接关系到患者的生命健康。然而，随着医疗设备越来越多地连接到互联网，网络安全问题也日益凸显。本文将通过几个真实的医疗设备安全事件案例，深入分析事件的原因、影响以及我们可以从中吸取的教训。 案例一：心脏起搏器漏洞...
-
医疗设备网络安全事件应急响应流程：实战指南
各位 IT 同行，大家好！ 今天咱们聊一个非常严肃但又至关重要的话题：医疗设备网络安全事件的应急响应。我知道，在座的各位可能平时更多的是跟服务器、数据库、网络这些东西打交道，但随着医疗信息化的深入，医疗设备的安全问题越来越突出，已经不...
-
医疗物联网（IoMT）设备安全风险评估：量化、优先级与工具选择
大家好，我是你们的老朋友，码农老王。今天咱们聊一个严肃又重要的话题——医疗物联网（IoMT）设备的安全风险评估。 你可能觉得，医疗设备安全跟我一个普通程序员有啥关系？关系大了！你想想，现在医院里越来越多的设备都联网了，小到输液泵、监护...
-
边缘设备上的生成数据：实时性挑战与优化策略
你好，我是老码农。今天我们来聊聊一个热门话题： 生成数据在边缘设备上的实时性挑战与优化策略 。随着物联网（IoT）的快速发展，越来越多的设备部署在网络的边缘，生成大量数据。这些数据如果能够实时地在边缘端进行处理和分析，将会带来巨大的价值。...
-
深入解读：专家系统跨平台支持在医疗诊断与智能制造中的应用实践
你好，我是老码农。今天咱们聊聊专家系统，特别是它在跨平台支持下的应用。这个话题对于咱们程序员，特别是那些在医疗、制造领域摸爬滚打的，绝对是个干货。 1. 什么是专家系统？ 简单来说，专家系统就是模拟人类专家解决特定问题的计算机程序...