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《《皮肤癌的ai诊断》PPT课件》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、由一篇Nature引发的思考PPT制作、主讲朱明哲文献查找、翻译、Word文档制作李卓是什么研究成果震撼了生物医学界？生物医学传感领域的新突破百度搜索引擎都膜拜的第一作者荣获斯坦福大学AI领域的理学博士并修德克萨斯大学奥斯汀分校电子计算机工程及纯数学双专业Dermatologist-levelclassificationofskincancer withdeepneuralnetworks利用深度神经网络，进行皮肤科专家级别的皮肤癌诊断这项研究成果被x-mol官网评为2017年2月全球科学技术十大突破之五这种所谓的深度神经网络就是近年来经常提及但又充满神秘的
2、人工智能(ArtificialIntelligence)人工智能我们该如何理解？从数学上看深度神经网络(DeepNeuralNetworks)卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks)浅析CNNsLogistic回归模型浅析CNNs卷积的处理看起来使得问题复杂了，这是否会增大计算难度，降低效率？课堂讨论环节显然让课堂效率提高了而它正是卷积过程的体现LayerL1在座近100位同学都提出了自己的观点LayerL2通过小组讨论，初步得出问题的解答LayerL3对每个小组的讨论结果进行评估，考虑其对问题的偏离程度（权重），得出最终结果C
3、NNs的工作就是将全局映射转化为区域映射的过程。另一个现实中的例子是图像处理卷积神经网络在该课题中如何运用？ClassicaldiagnosingmethodInitialclinicalscreeningDermoscopicanalysisBiopsyHistopathologicalexaminationObservingundermicroscopeDiagnosticreportFormationofAIdermatologist ——AprocessofmachinelearningFigure1
4、DeepCNNlayout.FormedbyGo
5、ogleInceptionv3CNNarchitectureStep1TheydemonstratedclassificationofskinlesionsusingasingleCNN,trainedend-to-endfromimagesdirectly,usingonlypixelsanddiseaselabelsasinputs.Figure2
6、Aschematicillustrationofthetaxonomyandexampletestsetimagesa,Asubsetofthetopofthetree-structuredtaxonomyo
7、fskindisease.b,Malignantandbenignexampleimagesfromtwodiseaseclasses.Step2TheytrainedaCNNusingadatasetof129,450clinicalimages,consistingof2,032differentdiseases.Step3Graspthecharacteristicmessageofpicturesbyanalyzingpixels.Figure3
8、Skincancerclassificationperformanceofdermatologists(
9、a)andCNN(b).Practicaldiagnose ——Analyzingup-loadedpicture frommobiledevicesFigure4
10、t-SNEvisualizationofthelasthiddenlayerrepresentationsintheCNNforfourdiseaseclassesRealcaseanalysisassupportinformationAI诊断的发展前景如何？Outfittedwithdeepneuralnetworks,mobiledevicescanpotentiallyextendther
11、eachofdermatologistsoutsideoftheclinic. Itisprojectedthat6.3billionsmartphonesubscriptionswillexistbytheyear2021andcanthereforepotentiallyprovidelow-costuniversalaccesstovitaldiagnosticcare.——EricssonMobilityReport,2016除了诊断病症AI还给我们带来了什么？Deeplearningalgorithms,poweredbyadvancesinco
12、mputationandverylargedatas
