中國圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)珠峰論壇是由中國圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)發(fā)起的學(xué)術(shù)論壇。本論壇主要針對圖象圖形學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)特定研究方向，為廣大學(xué)者提供學(xué)術(shù)交流與研討的平臺(tái)，促進(jìn)學(xué)者之間的交流與合作，并邀請工業(yè)應(yīng)用部門與學(xué)會(huì)青年學(xué)者做深入交流，鼓勵(lì)相關(guān)領(lǐng)域的“產(chǎn)學(xué)研”合作。

第十四期珠峰論壇將于2023年11月在溫州召開，主題為：醫(yī)學(xué)信息智能處理與分析專題研討會(huì)，論壇擬邀請醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析、圖形圖像處理、人工智能等相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者、杰出企業(yè)代表及研究生參與，多位領(lǐng)軍級(jí)專家學(xué)者做特邀報(bào)告，分享醫(yī)學(xué)信息智能處理等國際前沿技術(shù)。

專家簡介

沈定剛 教授

報(bào)告題目：Artificial Intelligence in Life-Span Brain Health Study

報(bào)告摘要：In this talk, I will introduce our recently-developed AI methods for 1) infant brain development study from 0 to 6 years old, for precise charting of dynamic early brain developmental trajectories in understanding normative and aberrant brain growth, and 2) aging study (over 60 years old), for characterizing normal aging and unnormal aging related to Alzheimer"s disease.

個(gè)人簡介：上海科技大學(xué)教授、生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院創(chuàng)始院長，上海聯(lián)影智能醫(yī)療科技公司聯(lián)席CEO，IEEE/AIMBE/IAPR/ MICCAI Fellow，美國放射學(xué)及生物醫(yī)學(xué)影像研究院的杰出研究者獎(jiǎng)。曾任美國北卡羅來納大學(xué)教堂山分校(UNC-Chapel Hill) 終身教授，冠名杰出教授，實(shí)驗(yàn)室主任、中心主任。在美國期間，從事機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能在醫(yī)療輔助診斷中的應(yīng)用研究，包括早期腦發(fā)育和自閉癥的診斷，老年癡呆癥的早期診斷與預(yù)測，腦腫瘤的診斷、預(yù)后和放射治療等，是世界上最早開展醫(yī)學(xué)影像人工智能研究的科學(xué)家之一，并最先將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于腦發(fā)育、腦疾病的分析，發(fā)表論文1590余篇，H-index 128，引用7萬余次，擔(dān)任Frontiers in Radiology主編，八個(gè)國際期刊的現(xiàn)任編委，MICCAI 2019大會(huì)主席。

陳新建 教授

報(bào)告題目：眼科醫(yī)學(xué)影像人工智能診斷

報(bào)告摘要：當(dāng)前中國的眼科疾病形勢非常嚴(yán)峻，各類眼科疾病如糖尿病視網(wǎng)膜病變，老年性黃斑變性，青光眼，病理性高度近視眼病等，患者人數(shù)眾多，約有近億人。光學(xué)斷層掃描成像（optical Coherence Tomography，OCT）、眼底彩照等技術(shù)在臨床中為眼科疾病的診斷和治療提供了重要技術(shù)支持和指導(dǎo)。本報(bào)告圍繞基于人工智能的眼科影像診斷與分析進(jìn)行展開。報(bào)告主要介紹了眼底影像的處理與分析方法，各類不同眼科疾病的影像疾病診斷與量化分析，以及基于OCT影像的眼科疾病篩查技術(shù)等。

個(gè)人簡介：蘇州大學(xué)特聘教授，博士生導(dǎo)師，國家優(yōu)秀青年基金獲得者，國家青年973項(xiàng)目首席科學(xué)家，國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目首席科學(xué)家。主要研究方向?yàn)獒t(yī)學(xué)圖像處理及其臨床診斷應(yīng)用。截至目前共發(fā)表200多篇國際頂級(jí)期刊/會(huì)議論文，獲得中國發(fā)明專利授權(quán)30余項(xiàng)，美國專利授權(quán)1項(xiàng)；主持國家及省部級(jí)項(xiàng)目近十項(xiàng)；獲得吳文俊人工智能技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)1項(xiàng)（排名第一），中國國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，江蘇省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，北京市科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)2項(xiàng)和信息產(chǎn)業(yè)部重大技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)1項(xiàng)。自主研發(fā)完成了國內(nèi)首個(gè)跨平臺(tái)（Windows, Linux, Mac）的眼科多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像處理與分析軟件系統(tǒng)，以及全自動(dòng)人工智能眼科OCT成像系統(tǒng)；獲批國家CFDA醫(yī)療器械二類證2項(xiàng)，所研發(fā)產(chǎn)品在國內(nèi)100余家眼科中心進(jìn)行了臨床應(yīng)用推廣。

劉勇教授

報(bào)告題目：基于磁共振影像的阿爾茨海默病腦網(wǎng)絡(luò)梯度異常表征研究

報(bào)告摘要：阿爾茨海默病(Alzheimer Disease, AD)是一種不可逆的神經(jīng)退行性疾病。利用腦影像研究AD的早期影像學(xué)標(biāo)記是目前的主方向之一。本報(bào)告將介紹基于磁共振影像進(jìn)行腦網(wǎng)絡(luò)梯度研究的主要方法和應(yīng)用，并以多中心AD的異常表征為例，重點(diǎn)介紹跨中心探尋客觀定量、可重復(fù)腦內(nèi)梯度異常表征及可能的生物學(xué)意義，與大家共同探討基于腦影像多角度進(jìn)行個(gè)體化定量預(yù)測的可行性。

個(gè)人簡介：北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院教授。主要研究方向：腦影像智能理解。研究工作以探究多中心、多模態(tài)腦影像計(jì)算方法及阿爾茨海默病(AD)的影像異常表征為核心。以通訊(含共同)作者發(fā)表論文40余篇, 包括Science Bulletin, Advanced Science, Biological Psychiatry, Brain等；論文他引8000余次。授權(quán)專利5項(xiàng)。作為課題負(fù)責(zé)人承擔(dān)包括科技部科技創(chuàng)新2030-重大項(xiàng)目、國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目等。入選北京市自然基金杰出青年基金(2020)等，獲吳文俊人工智能科學(xué)獎(jiǎng)自然科學(xué)一等獎(jiǎng)（2019，排名第2）等學(xué)術(shù)獎(jiǎng)勵(lì)。入選Elsevier中國高被引學(xué)者(2020, 2021, 2022)。

樊鑫教授

報(bào)告題目：面向醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)的通用算法學(xué)習(xí)

報(bào)告摘要：可變形配準(zhǔn)是醫(yī)學(xué)影像分析，如手術(shù)導(dǎo)航、腫瘤定位、器官分割等必不可少的關(guān)鍵技術(shù)。無論是從傳統(tǒng)的能量優(yōu)化方法還是深度學(xué)習(xí)方法中衍生出的成功配準(zhǔn)算法，都需要計(jì)算機(jī)專家投入大量精力，設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，設(shè)置調(diào)整超參數(shù)等。本報(bào)告將系統(tǒng)地介紹一種自動(dòng)學(xué)習(xí)配準(zhǔn)算法（AutoReg），這個(gè)算法能夠同時(shí)優(yōu)化配準(zhǔn)模型的三個(gè)主要組成成分：即特征提取模塊、變形估計(jì)模塊及其相應(yīng)的訓(xùn)練目標(biāo)。這一創(chuàng)新性的算法使得非計(jì)算機(jī)專家也能輕松地找到適用于各種配準(zhǔn)場景的現(xiàn)成配準(zhǔn)解決方案，為醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的發(fā)展提供了便捷而高效的支持。

個(gè)人簡介：大連理工大學(xué)國際信息與軟件學(xué)院院長、博士生導(dǎo)師。主要研究方向機(jī)器視覺和圖像處理，主持1項(xiàng)國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目，3項(xiàng)面上/青年項(xiàng)目。在圖像處理領(lǐng)域頂級(jí)期刊和會(huì)議IEEE TPAMI, TIP,CVPR, ICCV等發(fā)表論文100余篇。獲國家教學(xué)成果二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，省教學(xué)成果獎(jiǎng)2項(xiàng)，省科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，首屆遼寧省優(yōu)秀研究生導(dǎo)師。指導(dǎo)學(xué)生獲得國家獎(jiǎng)學(xué)金3人次、遼寧省優(yōu)秀碩士論文3次、重要國際學(xué)術(shù)會(huì)議最佳論文/候選5次。申請/授權(quán)國際/中國發(fā)明專利75項(xiàng)，成果已在國家重大項(xiàng)目和服務(wù)器人領(lǐng)域落地應(yīng)用。

鄔霞教授

報(bào)告題目：Intelligent analysis of brain functional data（腦功能數(shù)據(jù)智能分析）

報(bào)告摘要：大腦是人類智能的核心，對于人腦的研究特別是對于人腦高級(jí)認(rèn)知功能腦機(jī)制的研究已經(jīng)成為了重要的研究課題。先進(jìn)的智能計(jì)算方法為這方面的研究帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。腦功能數(shù)據(jù)存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、時(shí)空共變以及來源異構(gòu)三個(gè)特點(diǎn)，綜合多層次信息，建立先進(jìn)的智能計(jì)算模型，成為認(rèn)識(shí)和了解大腦工作機(jī)制的最重要手段。本報(bào)告將介紹利用智能計(jì)算方法探究不同認(rèn)知狀態(tài)下大腦的工作機(jī)制，期望智能計(jì)算的引入能幫助進(jìn)一步探明腦神經(jīng)機(jī)制，促進(jìn)腦科學(xué)發(fā)展；同時(shí)，腦機(jī)制的明晰也能為智能算法的發(fā)展提供腦科學(xué)的理論支撐和啟發(fā)。

個(gè)人簡介：北京師范大學(xué)人工智能學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，國家自然科學(xué)基金杰出青年基金、優(yōu)秀青年基金、教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才、吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、教育部自然科學(xué)二等獎(jiǎng)、茅以升北京青年科技獎(jiǎng)獲得者。主要研究方向?yàn)槟X信號(hào)智能分析、類腦算法等。近年來，主持承擔(dān)國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目、面上項(xiàng)目以及國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃子課題等十余項(xiàng)，以第一/通訊作者在IEEE TNNLS、IEEE TKDE、IEEE TAFFC、NeuroImage、Medical Image Analysis、JBHI、IPMI、MICCAI等國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊、會(huì)議發(fā)表論文百余篇。

高躍副教授

報(bào)告題目：Hypergraph Computation: Theory, Method and Applications（超圖計(jì)算：理論、方法及應(yīng)用）

報(bào)告摘要：客觀物理世界包含廣泛的復(fù)雜相互作用，在生命科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)及信息科學(xué)等領(lǐng)域均是通用模式。諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)獲得者Philip Anderson在其1977年發(fā)表的Science論文中指出“在復(fù)雜性的每一個(gè)層次，都會(huì)有嶄新的性質(zhì)出現(xiàn)”，如何深入挖掘物理世界表征背后的復(fù)雜關(guān)聯(lián)是亟待解決的基礎(chǔ)科學(xué)問題。本報(bào)告主要介紹面向復(fù)雜高階關(guān)聯(lián)建模與計(jì)算的超圖計(jì)算理論、方法及應(yīng)用。在超圖計(jì)算理論部分，介紹高階關(guān)聯(lián)建模的必要性判定問題和超圖同構(gòu)計(jì)算。在超圖計(jì)算方法部分，介紹由數(shù)據(jù)到高階關(guān)聯(lián)的映射的超圖結(jié)構(gòu)建模方法和由高階關(guān)聯(lián)到語義表示的映射的超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。最后，介紹超圖計(jì)算在醫(yī)學(xué)信息智能處理與分析等領(lǐng)域的應(yīng)用。該系列理論方法突破了傳統(tǒng)圖結(jié)構(gòu)等方法受限于高階關(guān)聯(lián)建模的難題，實(shí)現(xiàn)了由低階到高階的關(guān)聯(lián)建模模式演進(jìn)，解決高階關(guān)聯(lián)難刻畫、復(fù)雜語義難解析的挑戰(zhàn)，形成一套完整的高階關(guān)聯(lián)計(jì)算理論框架。

個(gè)人簡介：清華大學(xué)長聘副教授、博士生導(dǎo)師。入選國家級(jí)人才項(xiàng)目、DeepTech 2022年中國智能計(jì)算科技創(chuàng)新人物，主要研究領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄?、?jì)算機(jī)視覺及醫(yī)學(xué)圖像處理，特別是超圖計(jì)算基礎(chǔ)理論、方法及應(yīng)用，在IEEE TPAMI等國際期刊及會(huì)議發(fā)表論文百余篇，論文引用萬余次，出版《Hypergraph Computation》英文專著，多次入選Web of Science高被引科學(xué)家和愛思唯爾中國高被引學(xué)者。獲得中國電子學(xué)會(huì)自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、福建省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)等。

夏勇教授

報(bào)告題目：多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像智能分析

報(bào)告摘要：近年來，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域得到了迅速發(fā)展。其中，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的多模態(tài)影像診斷受到越來越多的重視。通過聯(lián)合訓(xùn)練，將不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)融合在一起，可以獲得豐富的數(shù)據(jù)表征，并提高模型在不同模態(tài)數(shù)據(jù)上的泛化性能。然而，但如何有效的融合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，充分利用不同模態(tài)之間的互補(bǔ)性和相關(guān)性，仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。本報(bào)告將圍繞多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析的技術(shù)挑戰(zhàn)，從病例圖像、CT等不同模態(tài)數(shù)據(jù)，從自監(jiān)督到全監(jiān)督等學(xué)習(xí)方式這幾個(gè)角度，介紹報(bào)告人課題組開展的相關(guān)研究和經(jīng)驗(yàn)體會(huì)，并探討多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

個(gè)人簡介：西北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授。研究方向?yàn)獒t(yī)學(xué)影像智能計(jì)算。近5年在JAMA Network Open?Radiology、IEEE-TPAMI/TMI/TIP?MedIA?NeurIPS?CVPR?MICCAI等本領(lǐng)域頂級(jí)期刊/會(huì)議發(fā)表論文80余篇，被引用10000余次（Google Scholar），先后在PROMISE12、ISBI 2019 C-NMC、BraTS2020/2021、MyoPS 2020、COVID-19 2020、KiTS21、COSMOS 2022、KiPA 22等國際學(xué)科競賽中名列前茅；擔(dān)任中國體視學(xué)學(xué)會(huì)理事、中國計(jì)算機(jī)學(xué)院數(shù)字醫(yī)學(xué)分會(huì)常委、中國圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)視覺大數(shù)據(jù)專委會(huì)常委、陜西省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能專委會(huì)主任，先后擔(dān)任IBSI2017、MICCAI 2019/2020、ICASSP 2023地區(qū)主席或分會(huì)主席等。

陳慧靈教授

報(bào)告題目：Metaheuristics and Its Application in Medical Information Processing（元啟發(fā)優(yōu)化及其在醫(yī)學(xué)信息處理中的應(yīng)用）

報(bào)告摘要：元啟發(fā)算法在醫(yī)學(xué)信息處理中的潛力已引起廣泛關(guān)注，尤其在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)特征選擇和醫(yī)學(xué)圖像分割等相關(guān)問題上，它展現(xiàn)出了優(yōu)越的搜索性能和魯棒性。據(jù)此，我們課題組提出了一系列原元啟發(fā)算法，如哈里斯鷹優(yōu)化算法(HHO)、黏菌優(yōu)化算法(SMA)、龍格庫塔優(yōu)化器（RUN）等。這些算法可以有效優(yōu)化醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)多維特征挖掘過程，通過跟機(jī)器學(xué)習(xí)方法聯(lián)動(dòng)挖掘高維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，顯著提升預(yù)測模型的相關(guān)性能。此外，這些算法也可應(yīng)用于復(fù)雜的醫(yī)學(xué)圖像分割，通過準(zhǔn)確尋找最佳分割條件，有效提升醫(yī)學(xué)圖像分割性能。本報(bào)告將深入介紹這些原創(chuàng)性元啟發(fā)算法的設(shè)計(jì)原理，展示這些方法在醫(yī)學(xué)信息處理中的應(yīng)用。我們期望這些方法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的更多問題，從而為醫(yī)工交叉的發(fā)展提供新動(dòng)能。

個(gè)人簡介：溫州大學(xué)計(jì)算機(jī)與人工智能學(xué)院教授、入選浙江省“萬人計(jì)劃”青年拔尖人才、第二批“浙江省高校領(lǐng)軍人才培養(yǎng)計(jì)劃”培養(yǎng)對象（高層次拔尖人才）等多項(xiàng)優(yōu)秀人才計(jì)劃。先后上榜 2022 全球?qū)W者學(xué)術(shù)影響力排行榜、2020/2021 中國高被引學(xué)者（Highly Cited Chinese Researchers）榜單、Guide2Research機(jī)構(gòu)認(rèn)定的中國計(jì)算機(jī)領(lǐng)域前 200 強(qiáng)科學(xué)家榜單，2021/2022年全球前 2%頂尖科學(xué)家榜單。長期致力于數(shù)據(jù)挖掘、智能計(jì)算方法研究及其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用研究。主持國家級(jí)、省部級(jí)、溫州市重大科技專項(xiàng)等 10 余項(xiàng)課題，開發(fā)出多套智能輔助診斷系統(tǒng)并交付使用。在國際人工智能領(lǐng)域重要學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文 100 余篇，Computers in Biology and Medicine共同主編，Scientific Reports, Journal of Bionic Engineering,Journal of Computational Design and Engineering等多個(gè)國際 SCI 雜志編委。相關(guān)研究成果榮獲中國商業(yè)聯(lián)合會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)特等獎(jiǎng)、中國產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新與促進(jìn)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)、溫州市第十五屆自然科學(xué)優(yōu)秀論文一等獎(jiǎng)。

以下內(nèi)容為GPT視角對醫(yī)學(xué)信息智能處理與分析相關(guān)領(lǐng)域的解讀，僅供參考：

醫(yī)學(xué)信息智能處理與分析研究現(xiàn)狀

1. 深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分析中的應(yīng)用：深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，例如，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對MRI、CT、X光等醫(yī)學(xué)影像的自動(dòng)分析和識(shí)別。

2. 自然語言處理在病歷分析中的應(yīng)用：自然語言處理是一種處理和理解人類語言的技術(shù)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于病歷分析，例如，通過自然語言處理技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對大量病歷數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析和挖掘。

3. 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用：大數(shù)據(jù)是一種處理和分析大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的技術(shù)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療數(shù)據(jù)分析，例如，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對醫(yī)療數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和預(yù)警。

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)在疾病預(yù)測和診斷中的應(yīng)用：機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測和決策的技術(shù)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于疾病預(yù)測和診斷，例如，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對疾病的早期預(yù)測和診斷。

5. 人工智能在個(gè)性化醫(yī)療中的應(yīng)用：人工智能是一種模擬和擴(kuò)展人類智能的技術(shù)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于個(gè)性化醫(yī)療，例如，通過人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對每個(gè)患者的個(gè)性化治療和護(hù)理。

醫(yī)學(xué)信息智能處理與分析有哪些實(shí)踐案例

1. Google的DeepMind Health項(xiàng)目：DeepMind Health是Google的一個(gè)項(xiàng)目，它利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)幫助醫(yī)生分析醫(yī)學(xué)影像，例如MRI和CT掃描，以提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。

2. IBM的Watson Oncology項(xiàng)目：Watson Oncology是IBM的一個(gè)項(xiàng)目，它利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析大量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和病歷，以提供個(gè)性化的治療建議。

3. Flatiron Health的項(xiàng)目：Flatiron Health是一個(gè)專注于癌癥研究的公司，它利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析大量的癌癥病例，以幫助醫(yī)生和研究人員更好地理解癌癥的發(fā)展和治療方法。

4. Tempus Labs的項(xiàng)目：Tempus Labs是一個(gè)專注于癌癥研究的公司，它利用人工智能技術(shù)分析大量的臨床和分子數(shù)據(jù)，以提供個(gè)性化的癌癥治療方案。

5. Zebra Medical Vision的項(xiàng)目：Zebra Medical Vision是一家專注于醫(yī)學(xué)影像分析的公司，它利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析醫(yī)學(xué)影像，以實(shí)現(xiàn)對多種疾病的早期檢測和診斷。

醫(yī)學(xué)信息智能處理與分析領(lǐng)域有哪些知名企業(yè)或品牌

1. Google：Google的DeepMind Health項(xiàng)目就是一個(gè)典型的例子，該項(xiàng)目利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)幫助醫(yī)生分析醫(yī)學(xué)影像，以提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。

2. IBM：IBM的Watson Oncology項(xiàng)目也是一個(gè)典型的例子，該項(xiàng)目利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析大量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和病歷，以提供個(gè)性化的治療建議。

3. Flatiron Health：Flatiron Health是一家專注于癌癥研究的公司，它利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析大量的癌癥病例，以幫助醫(yī)生和研究人員更好地理解癌癥的發(fā)展和治療方法。

4. Tempus Labs：Tempus Labs是一家專注于癌癥研究的公司，它利用人工智能技術(shù)分析大量的臨床和分子數(shù)據(jù)，以提供個(gè)性化的癌癥治療方案。

5. Zebra Medical Vision：Zebra Medical Vision是一家專注于醫(yī)學(xué)影像分析的公司，它利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析醫(yī)學(xué)影像，以實(shí)現(xiàn)對多種疾病的早期檢測和診斷。