醫學影像

2025年 2月 28日

借助 Databricks Pixels 2.0 和 MONAI 加速醫學影像 AI 運營

根據世界衛生組織（WHO）的數據，全球每年都會進行 36 億次醫學影像檢查，以診斷、監測和治療各種疾病。
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2025年 2月 4日

AI 基礎模型增強癌癥診斷并實現個性化治療

斯坦福大學研究人員的一項新研究和 AI 模型正在簡化癌癥診斷、治療規劃和預后預測。這項名為 MUSK (Multimodal…
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2025年 1月 22日

脊柱健康診斷通過深度學習實現自動化

先進的深度學習模型可自動執行 X 光分析，以實現更快、更準確的評估，從而改變脊柱健康診斷方式。這項研究甚至能夠處理復雜的病例，
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2024年 12月 5日

MONAI 成立 5 周年，慶祝開放科學和企業 AI 創新

值此 MONAI 成立五周年之際，我們見證了開放式醫療 AI 愿景與生產就緒型企業解決方案的融合。 此公告帶來兩項激動人心的進展：
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2024年 10月 31日

深度學習 AI 模型無需手術即可檢測乳腺癌擴散

在診斷癌細胞是否擴散（包括擴散到附近的淋巴結）時， 新的深度學習模型 可以減少對手術的需求（也稱為轉移）。
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2024年 10月 17日

AI 醫學影像模型實現快速高效的專家級圖像分析

加州大學洛杉磯分校(UCLA)的研究人員開發了一種新的 AI 模型，該模型可以專業地分析疾病的 3D 醫學圖像，
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2024年 10月 7日

利用 NVIDIA Holoscan 和多模態成像融合實現實時手術指導

圖像引導手術和手術視覺領域的開發者在創建可顯著改進手術工作流程的系統和應用方面面臨著獨特的挑戰。
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2024年 9月 5日

AI 賦能平臺推動個性化癌癥診斷和治療

近期的一項研究引入了先進的 AI 病理學平臺，該平臺可幫助醫生快速、準確地診斷和評估肺癌患者。
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2024年 7月 24日

用于空間組學的細胞成像特征提取和形態聚類

VISTA-2D 是 NVIDIA 的新基礎模型，可以快速準確地執行細胞分割，這項基本任務在細胞成像和空間組學工作流程中至關重要，
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2024年 6月 24日

利用合成數據生成解決醫學成像的局限性

醫學成像中的合成數據提供了許多好處，包括在真實數據有限的情況下，以多樣化和逼真的圖像增強數據集的能力，
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2024年 6月 5日

在 NVIDIA Holoscan SDK 中 構建集成 OpenCV 的零拷貝 AI 傳感器處理流程

NVIDIA Holoscan 是 NVIDIA 的多模態實時 AI 傳感器處理平臺，旨在幫助開發者構建端到端傳感器處理流程。
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2024年 4月 22日

借助 NVIDIA AI 基礎模型 VISTA-2D 推進細胞分割和形態分析

基因組學研究人員使用不同的測序技術來更好地理解生物系統，包括單細胞和空間組學。與從細胞層面查看數據的單細胞不同，空間組學考慮了數據的位置，
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2024年 4月 17日

使用 GPU 加速的 nvImageCodec 推進醫學影像解碼

本文將深入分析 DICOM 醫學影像的解碼功能。AWS HealthImaging 利用 NVIDIA 的 nvJPEG2000 庫…
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2024年 3月 19日

借助生成式 AI 和細胞成像的新模型打破醫療健康領域的障礙

推動醫療健康成像的未來，NVIDIA MONAI 微服務正在創建獨特的先進模型和擴展模式，以滿足醫療健康和生物制藥行業的需求。
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