人工智能大模型DeepSeek火爆出圈,“老陜”聚焦細分領(lǐng)域打造的人工智能“小”模型也取得新突破。3月11日,中國科學(xué)院西安光機所傳來消息:該所光譜成像技術(shù)實驗室研究員王荃、胡炳樑團隊在計算機視覺領(lǐng)域半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像語義分割方向取得重要進展。團隊提出一種創(chuàng)新算法,在醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)智能識別方面表現(xiàn)優(yōu)異,有望應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像診斷領(lǐng)域。
團隊成員、西安光機所碩士研究生胡明介紹,X光片、CT等醫(yī)學(xué)影像是醫(yī)生進行疾病診斷的重要依據(jù)。計算機視覺領(lǐng)域半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像語義分割研究可以從少量醫(yī)生審讀、標(biāo)注好的醫(yī)學(xué)圖像中自動學(xué)習(xí)其診斷經(jīng)驗,最終實現(xiàn)在沒有標(biāo)注的醫(yī)學(xué)圖像中自動鎖定病變區(qū)域,幫助醫(yī)生提高疾病診斷效率和準(zhǔn)確率。
“就像需要不斷訓(xùn)練且‘喂料’類型要多種多樣,才能提高人工智能大模型智能化水平一樣,進行半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像語義分割協(xié)同訓(xùn)練時,一方面‘投喂’的圖像需具有一定的差異性,另一方面要訓(xùn)練從不同角度識別同一圖像,才能提升模型的‘智能讀圖’性能。”胡明說。
基于此,該團隊進行了技術(shù)攻關(guān),提出一種創(chuàng)新算法,在數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練結(jié)構(gòu)等方面進行了改進。這種創(chuàng)新算法在多個公開醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上的試驗性能處于領(lǐng)先水平。
“通俗來講,我們?nèi)斯ぴO(shè)計并‘投喂’了更多訓(xùn)練醫(yī)學(xué)圖像,增加了模型判斷依據(jù),大幅提升了模型智能化水平。”胡明說,“下一步,我們將聚焦醫(yī)學(xué)圖像智能‘閱讀’分析領(lǐng)域,實現(xiàn)用‘小’模型精確劃分出病變區(qū)域、用大模型去理解和反饋,造福更多患者。”
(記者 霍強)
編輯: 陳戍
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