在医疗保健行业，AI 对人类生活的影响最为显现。AI 驱动的计算机视觉技术可帮助为数百万人提供负担得起的医疗保健服务。计算机视觉实践已经到位，用于在博客和零售网站中对图像进行排序和查找。它还在医学上也有应用。
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计算机视觉：尖端 AI 技术概述
医疗诊断取决于医学图像，如 CAT 扫描、MRI 图像、X 射线、超声检查和其他图像。
计算机视觉技术可以自动执行检测身体物理异常等任务。使用此类技术可以快速处理数千张图像。它克服了人类错误在阅读医学图像的后果。
更何况，它节省了时间，在关键的情况下，早期治疗可能意味着生与死的区别。
计算机视觉解决方案能够以高精度检测人体问题。无需疲劳，AI 模型的预测准确性可以通过训练提高。
计算机视觉技术通过视觉识别任务在医学中非常有用，例如：
对象检测：对象检测是算法通过在对象周围绘制边界框来检测对象的位置。它与在图像中定位对象有关。对象检测可用于自动检测骨骼断裂、细胞异常和其他问题。
图像标记：图像标记检测图像中的对象，并自动为对象分配标记、类或类别。使用图像标记可以标记、排序和提取医疗图像。严重的关注可以在几秒钟或几分钟内找到，并提请医疗专业人员的注意。图像标记被广泛使用在网站，如股票摄影会员网站，他们必须分类数百万的图像。
图像分类：图像分类和图像标记是联系在一起的，但有一些区别。图像标记是关于对对象进行标注，并为其指定特定的标记或标签。图像分类用于分配和发现属性。它可以检测多个功能，从而可以根据功能对图像进行分类。它可以根据形状、纹理和其他特征组织和对图像进行排序。
图像分割：它与将图像中的不同对象划分为单独的段有关。图像分割创建一个蒙版，可准确覆盖图像的位置和形状。这与对象检测不同，对象检测在整个对象周围绘制了一个简单的框。在医学领域，图像分割具有极大的清晰度，因为它可以分割图像中的不同组织。
图像相似性：图像相似性比较两个图像，并分配一个分数介于 0 和 1 之间，0 完全相同，1 非常不同。使用图像相似性可用于检测多个医学图像中的类似功能它可以检索类似的图像，是非常有用的研究和教育的原因。
这些计算机视觉算法通过处理、分析和分类图像来帮助诊断患者。他们可以在几秒钟和几分钟内处理数千个图像。它们可以与医疗专业人员在癌症检测方面的精确性相媲美，甚至比得上他们。
AI 驱动的计算机视觉可以通过其许多应用来改变医疗保健行业。让我们来探讨一些在医疗领域更有用的用例。
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计算机视觉可以从组织病理学图像中及早发现乳腺癌细胞
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它可以计算癌细胞，用物体检测来评估癌细胞的传播速度
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通过更快的图像处理可以及早发现慢性疾病，从而可以立即进行干预。
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皮肤癌的早期发现使得患者更有可能更快地得到治疗
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它可以从MRI扫描中自动检测肿瘤
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它可以检测和分类X射线的断裂、扭伤和其他伤害
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基因、蛋白质和其他单位的分类是自动化的
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它支持数据检索，以便可以通过反向搜索功能引用过去的情况。这对研究和培训医疗专业人员是有价值的。
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它可用于检测组织体积
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可用于研究和诊断人体解剖结构
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通过图像分割和分类，手术规划和仿真更加精确
使用计算机视觉技术可节省时间，并长期经济实惠。它减轻了医疗专业人员的压力，并且不容易出现基于疲劳的不准确之处。在医疗领域，由AI驱动的计算机视觉可以改变数百万人的生活。
AI驱动的计算机视觉有可能从根本上改变医学。然而，它仍在发展，需要进一步的测试和研究。需要提高对计算机视觉在医学上的优势的认识。医疗保健行业可以通过建立网站来教育公众了解此类发展，从而提高认识。
计算机视觉正在通过提供更好的患者护理并创造更好的结果来改变医疗保健行业。