前 言2017 年医疗人工智能发展迅速，产业格局风起云涌。人工智能在医疗领域中的应用已非常广泛，包括医学影像、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管理、病理学等众多领域。人工智能技术呈现与医疗领域不断融合的趋势，其中数据资源、计算能力、算法模型等基础条件的日臻成熟成为行业技术发展的重要力量。在新形势下， 我国医疗人工智能的发展面临着机遇和挑战，技术能力不断增强，但产品和服务仍需完善。本白...

1.LeNet-5论文《Gradient-based learning applied to document recognition》 web：http://yann.lecun.com/exdb/lenet/ 2.AlexNet论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》  ...

（自己写的，需要转载请联系作者，或者标明出处呀，欢迎加微信交流：wx604954）摘要：医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题。医学图像分割技术的发展不仅影响到医学图像处理中其他相关技术的发展，如可视化、三维重建等，而且在生物医学图像的分析中也占有极其重要的地位。近年来,由于深度学习算法在医学图像分割中的应用, 医学图像分割技术取得了显著的进展。在本文中，我们讨...

最近在看图像分类方面的技术，看了之前大家做皮肤癌分类时用到的一些方法和网络结构，觉得很有启发。读了一些文献，看过后就知道大家用的套路都差不多，但很好用。读文献的过程中做了些笔记，记的都是我认为可以借鉴的点。和大家分享下我的笔记内容吧，可能字写的不是很好看不大清，对医学图像分类感兴趣的小伙伴可以找我交流啊。留个qq联系方式吧，qq：604395564。 ...

文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/K7MzM4ZanNNgXfNGYZelWQ概念炒作之后，人工智能终于迎来产业落地，整个人工智能行业开始爆发，各领域优质公司不断涌现。在这个全行业爆发的阶段，技术是如何赋能行业、驱动升级并带来变革的？爱分析人工智能创新企业50强榜单将揭秘答案。 基础设施领域中，随着数据量的增大以及算法的提升，人工智能对于算力的要求不断提升...

（自己写的，需要转载请联系作者，或者标明出处呀，欢迎加微信交流：wx604954）摘要：目标检测是计算机视觉中一个重要问题，在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。本文介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标检测中的最新应用进展，然后介绍了基于深度学习的目标检测算法在医学图像领域的应...

（自己写的，需要转载请联系作者，或者标明出处呀，欢迎加微信交流：wx604954）摘要：医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题。医学图像分割技术的发展不仅影响到医学图像处理中其他相关技术的发展，如可视化、三维重建等，而且在生物医学图像的分析中也占有极其重要的地位。近年来,由于深度学习算法在医学图像分割中的应用, 医学图像分割技术取得了显著的进展。在本文中，我们讨...