医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至 定量的分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。目前，医学图像处理主要集中表现[……]
涵盖 2D 和 3D 特征点、语义分割、3D 眼球注释以及注视向量和眼动类型等因素，德国图宾根大学的研究者发布论文，创建了全球最大的人眼图像公开数据集 —— TEyeD。
在当今世界，基于图像的眼动追踪（eye tracking）变得越来越重要，这是因为人眼运动有可能变革我们与周围计算机系统交互的方式。此外，眼动的方式可以识别甚至在某种程度上预测我们的行动和意图，所以眼动分析可以赋能新的应用，特别是与 VR 或 AR 等现代显示技术结合时。例如，人眼注视（gaze）信号连同人机交互的可能性，使得残疾人能够借助专门为其疾症设计的特殊设备来与环境进行交互。在手术显微镜的应用场景中，外科医生必[……]
对眼底 OCTA 图像中的血管结构进行提取分割，除了有助于临床医生对许多眼科疾病的诊断外，还有望为观测和评估包括阿尔茨海默氏病（AD）等在内的神经退行性疾病发展开辟新途径。目前基于视网膜 OCTA 图像的自动血管分割研究相对较少，一方面由于 OCTA 图像存在低信噪比、投影伪影等问题，另一方面也缺少公开的 OCTA 血管分割数据集用于训练分割模型，因此 OCTA 图像中血管结构的自动分割仍存在很大的挑战。今天向大家介绍一篇近期发表在 IEEE-TMI 的一篇研究论文，该论文公开了领域内一个为数不多的眼底 OCTA 血管分割数据集（ROSE），并以此为基础提出了用于眼底 OCTA 血管分割的新型[……]
近年来，人工智能成为推动社会经济发展的新动力之一，在提高社会生产效率、实现社会发展和经济转型等方面发挥重要作用。
作为主导新一代产业变革的核心力量，人工智能在医疗方面展示出了新的应用方式，在深度融合中又催生出新业态。AI 医学影像是人工智能在医疗领域应用最为广泛的场景，率先落地、率先应用、率先实现商业化。手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用，但因成本或技术原因，尚未实现规模化普及，未来增长空间较大。
受新冠肺炎疫情影响，人工智能在公共卫生领域特别是传染病的预防与控制方面发挥重要作用，传染病大数据分析预警系统、疫情排查系统、智能测温机器人、消毒机器人、语音服务机器人等[……]
医疗保健行业在不断创造奇迹。无论是让盲人重见光明，帮助瘫痪的人恢复行动能力，还是进行基因重组以避免疾病，如今的医生正以新的方式拯救生命，改善人们的生活。这些戴着听诊器、穿着实验服的天才为整个社会带来福祉。
尽管已取得较大进步，医疗保健行业仍在努力试图解答一些颇为迫切的问题。如何帮助更多人活得更长寿、更健康？如何遏制飞涨的医疗保健费用？在数据泄露经常发生的时代，如何保护大量的个人信息和病历？
斯坦福大学的研究人员指出，答案在于对这个行业产生的大量数据进行处理，然后利用这些数据解决问题。 斯坦福大学的研究人员分析了大数据的需求、潜能和能力，并在题为《在医疗行业利用数据的力量》 (Har[……]
这个仓库里包括有医疗 NLP 领域（主要关注中文） 评测数据集 与 论文等相关资源。包括 ——
项目 GitHub 地址[……]
昨日，英伟达与伦敦国王学院发布开源医学 AI 框架 MONAI。该框架使用 PyTorch 深度学习框架，并使用了分布式内存计算平台 Ignite。基于 NVIDIA Clara，NiftyNet，DLTK and DeepNeuro 等库。旨在提供一种开源、标准化程度高、用户友好、可复现性好、易于集成、高质量的针对医疗领域特定优化的深度学习框架，方便处理不同格式、不同分辨率、元数据的医学图像。其中算法的可重复性是设计该框架重点考虑的问题。
在目前的第一个发布版中已经囊括了特定领域数据转换、神经网络架构、和一些模型评估方法。已包含数据处理、2D 图像分类、3D 图像分割等目前在业界表现[……]
截至 2020 年 3 月 30 日，在全世界范围内已有 775,306 人感染新冠肺炎，37,083 人死亡。对此疾病检测的低效和缺乏成为控制其传播的主要障碍。目前的检测主要基于逆转录聚合酶链反应（RT-PCR），需要 4 到 6 个小时才能获得结果。与新冠肺炎可怕的传播速度相比，这远不够快。除了效率低下之外，RT-PCR 检测试剂盒也非常短缺。
这促使研究团队去研究替代的检测方式。这些方式可能更快，比 RT-PCR 便宜，更容易获得，但与 RT-PCR 一样准确。在众多可能性中，研究团队对 CT 图像尤其感兴趣。有几篇著作研究了 CT 图像在筛选和检测新冠肺炎时的效果，结果鼓舞人心。[……]
NIH 临床中心最新公布了一个迄今规模最大的多类别、病灶级别标注临床医疗 CT 图像开放数据集 DeepLesion，研究人员在此基础上训练深度神经网络，创建了一个具有统一框架的大规模通用病灶检测器，能够更准确、更自动地衡量患者体内所有病灶的大小，实现全身范围的癌症初步评估。数据集包含：
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AI 读片快准稳，微缩机器人“助手”深入人体直捣病灶——人工智能与医疗领域的结合，会不会将更多疾病预防在前，或者让普通人看病更容易？日前，上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康发展研究中心、上海交通大学医学院发布了《人工智能医疗白皮书》 。该白皮书包含人工智能医疗发展历史、政策分析、行业现状、面临的挑战及趋势分析四大部分，全面分析了世界主要国家人工智能医疗研究的热门领域、面临的主要挑战和未来发展趋势，为我国人工智能医疗行业的政策制定、学术发展、投资策略、产品应用等提供了智力支持和政策依据。
近年来，在国家政策的支持与驱动下，在互联网、大数据、人工智能等前沿技术的支撑下，我国智慧医[……]
