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PaddleX图像分割赋能医疗领域筛查检测,打造智能医疗诊断系统

百度AI  · 公众号  ·  · 2024-08-27 19:31
    

主要观点总结

本文介绍了恶性皮肤肿瘤早期识别智能辅助筛查系统的研发和应用。文章首先概述了恶性皮肤肿瘤的重要性和现状,然后详细描述了郑州轻工业大学梅科尔工作室基于PaddleX低代码开发工具所开发的系统。文章还介绍了项目的场景难点、方案设计、零代码开发、模型部署与效果展示、用户声音和精彩课程预告等相关内容。

关键观点总结

关键观点1: 恶性皮肤肿瘤早期识别的重要性及现状

文章强调了恶性皮肤肿瘤早期识别的重要性,并指出发病率逐年上升,晚期生存率低的现状,同时提到了皮肤病变检测领域的挑战,如专业门槛高、医疗资源分布不均等问题。

关键观点2: PaddleX智能辅助筛查系统的研发和应用

郑州轻工业大学梅科尔工作室基于PaddleX低代码开发工具,研发了恶性皮肤肿瘤早期识别智能辅助筛查系统。该系统利用皮肤镜精准捕获患者的皮肤图像,结合先进的语义分割模型PP-LiteSeg,实现迅速且精确地识别恶性皮肤肿瘤。

关键观点3: 项目的场景难点及解决方案

项目面临数据噪声、病种多样性、高精度检测与快速响应等难点。通过数据收集和整理、模型选择、零代码开发和模型优化等步骤来解决这些问题。

关键观点4: 模型部署与效果展示

项目通过模型部署,实现了在线和离线服务的效果展示。服务可以部署在联网设备上通过API调用,也可以导出部署包在设备上快速部署。

关键观点5: 用户声音和展望

用户表示PaddleX强大的算法和计算能力为图像分割和识别提供了有力支持。未来该筛查系统可扩展到其他疾病的筛查领域,并集成到端侧处理设备中,辅助提升医疗诊断效率与质量。


文章预览

在医疗科技的前沿探索中,恶性皮肤肿瘤的早期识别与治疗显得至关重要。据2024年2月国家癌症中心发布的数据,中国恶性皮肤肿瘤的发病率已达2.4/10万,且每年新发病例约3.5万例 [1] 。尤其值得关注的是,晚期恶性皮肤肿瘤的生存率极低,例如黑色素瘤晚期的五年生存率仅4.6%,中位生存期不过1.42年,凸显了早期诊治的紧迫性 [2] 。 然而,皮肤病变检测领域长期受专业门槛高、医疗资源分布不均的制约。患者常因难以自行察觉早期皮肤病变而错失治疗良机,加之医疗资源的地区差异,使得许多患者难以及时获得准确诊断,这不仅加剧了病情恶化的风险,还增加了患者的经济负担。此外,在皮肤科医生短缺的现状下,传统的人工筛查方式效率低下,误诊率也居高不下,严重影响了医疗服务的质量和效率。同时,检测设备制造商也亟需技术革新,以更 ………………………………

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