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中国科学院研究人员开发出合理化深度学习超分辨显微成像方法（图）
分辨显微成像 显微图像
2022/10/18
2022年来，以深度学习为代表的计算超分辨方法可在不损失其他成像性能的前提下，提升显微图像分辨率或信噪比，表现出广阔的应用前景。然而，针对生物医学研究必需高保真度、可定量分析的图像要求，深度学习显微成像方法存在三大共性问题：受限于深度学习内秉的频谱频移（spectral-bias）问题，输出图像分辨率无法达到真值（ground truth）水平；受限于超分辨重建、去噪问题的病态性（ill-pose...
上海中医药大学王拥军教授（最后通讯作者）与上海大学田应仲教授（通讯作者）合作，在人工智能医学影像识别与量化方面取得新进展，建立了基于深度学习的腰椎间盘退变自动量化评估新方法，研究成果“基于深度学习的MRI腰椎间盘退变高精度定量研究于2022年2月11日发表在《自然-通讯》（Nature Communications）杂志上。
上海中医药大学王拥军教授团队建立的基于深度学习的腰椎间盘退变自动量化评估新方法发表在Nature Communications（图）
王拥军教授 上海中医药大学 腰椎间盘 脊柱退行性疾病
2023/6/30
在全球范围内，腰痛作为一个重大的公共卫生问题，给个人和社会带来沉重的负担。腰椎间盘退变被认为是引发这些脊柱退行性疾病的重要因素。然而，因为缺乏自动测量的方法，临床及相关研究大都局限于定性分析水平，缺乏自动化定量测量分析方法。
基于深度学习的儿童骨龄智能评估模型构建及初步临床验证
骨龄 深度学习 人工智能 中华05
2020/3/4
构建基于深度学习的儿童骨龄人工智能（AI）评估模型，并进行初步的临床验证。回顾性连续纳入2018年3月至8月无锡市儿童医院儿童骨龄DR片5 000例，按年龄段等比例采样原则训练集纳入2 351例，验证集101例。由4名放射学专家采用中华05RUS-CHN法，双盲评估关键骨骺发育等级，取专家骨龄评测的均值为参考金标准。采用深度学习方法训练并建立骨龄评估AI模型，另选2名儿童影像住院医师人工测评验证集...