Feb, 2024

下一代远程眼科医疗：基于人工智能的质量评估辅助智能手机远程咨询

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TL;DR在 COVID-19 大流行期间，特别是在像印度这样的低收入和中等收入国家，失明和其他眼科疾病成为全球关注的健康问题。因此，我们提出了一种基于人工智能的质量评估系统，该系统能够模拟临床医生的判断，并在患者拍摄的图像上进行测试，以解决用户捕捉图像质量不佳且需要医生审核和延误的问题。在这个背景下，我们层次化地解决了这个复杂问题的一个重要部分，并展示了概念的证明。
发现论文，激发创造
  • 基于人工智能的辅助工具开发与临床评估，用于提升远程医疗照片质量

    在 COVID-19 疫情期间，远程医疗使用得到加速，并且皮肤病是常见的使用案例。为了解决患者拍摄的照片质量差的问题，我们开发了 TrueImage 2.0，一种人工智能（AI）模型，用于评估患者的远程医疗照片质量，并提供实时反馈以改进照片质量。

    Sep, 2022

  • 人工智能在主要视网膜疾病中的应用综述

    通过对过去十年的研究进行系统调查，本文提供了一个关于导致视觉障碍或失明的视网膜疾病的体系化调研，强调了早期检测对有效治疗的重要性。它涵盖了检测视网膜疾病的临床和自动化方法，并基于对现有文献的批判性分析确定了未来的研究方向。这一综合研究以不同模态的临床和自动化检测方法为基础，具有独特的范围。此外，该调查对于对数字性视网膜病感兴趣的研究人员，将作为一份有益的指南。

    Nov, 2023

  • 自动化基于智能手机的糖尿病视网膜病变诊断系统

    利用智能手机实现离线自动对糖尿病性视网膜病变进行检测和分类的方法，结合 Inception 卷积神经网络和二分决策树分类器的集成分类器。

    Apr, 2020

  • 深度学习与计算机视觉在青光眼检测中的应用综述

    该研究通过调查最近的研究，使用眼底图像、光学相干断层扫描和视野图像等方法基于人工智能的青光眼诊断，特别关注利用深度学习的方法。研究提供了最新的分类法，并包含可用源代码的链接，以提高研究方法的可重复性。通过对广泛使用的公共数据集进行严格的基准测试，揭示了在普适性、不确定性估计和多模态集成方面的性能差距。此外，调查展示了关键数据集和限制，如规模、标签不一致性和偏见。我们描述了未来研究的开放性挑战并详细阐述了有前景的方向。此调查旨在对希望将进展转化为实践的人工智能研究人员以及希望利用最新人工智能成果改善临床工作流程和诊断的眼科医生有所帮助。

    Jul, 2023

  • 人工智能辅助宫颈癌筛查

    通过使用智能手机等手持设备，采集可靠的宫颈图像并结合人工智能辅助技术，我们在资源受限的环境中提出了一个可行的宫颈癌筛查方案，该方案可以协助护士进行癌前病变的识别和筛查。

    Mar, 2024

  • 利用显著性图向终端用户解释低质量心电图的应用研究

    本文介绍了一个旨在发展使用 AI 系统实时标记和解释医学图像低质量的系统，以及旨在了解使用 AI 系统利益相关者的解释需求和纵向用户研究设计，以研究 XAI 方法对端用户的影响的方法。

    Jul, 2022

  • DeepOpht：基于深度模型和视觉解释的视网膜图像医学报告生成

    本研究针对视网膜疾病治疗方案提出一种基于人工智能的方法，旨在帮助眼科医生提高诊断效率和准确性。该方法包括深度神经网络模型、视网膜疾病自动诊断和临床描述生成器、DNN 可视化解释模块，并提供基于眼科医生手动标注的视网膜图像数据集进行训练和验证。实验结果表明，该方法无论是定量还是定性分析都取得了显著的效果，并成功生成了有临床意义的视网膜图像描述和可视化解释。

    Nov, 2020

  • 使用深度学习的实时药丸辨识技术

    该研究探讨了一种基于深度学习的移动应用的开发和实施，旨在通过移动设备上的实时图像处理准确识别和区分不同类型的药丸以协助盲人和视障人士，该应用利用文本转语音（TTS）提供即时的听觉反馈，提高了视障用户的可用性和独立性。研究评估了应用的检测准确性和用户体验，凸显其在改善视障人士社区的药物管理和安全方面的潜力。

    May, 2024

  • 远程医疗中的 AI: 基于深度学习的虚拟诊断解决方案评估

    该研究论文探讨了人工智能在远程医疗、虚拟诊断解决方案及其优化方面的应用，重点关注基于深度学习的虚拟诊断解决方案，并展望了其未来挑战和前景。

    Jul, 2022

  • 生成人工智能如何提升盲人的福祉？

    通过集成源自 OpenAI 的基于 GPT-4 的 Be My AI 功能，本文探讨了生成式人工智能如何改善盲人或视力受损人士的福祉，并描述评估了作者进行的测试。同时还涉及了伦理和社会讨论，展示了这一工具能以惊人的方式分析静态图像，从而使盲人或视力受损人士获得新的独立性和对环境的新感知。同时，他们也依赖于提供者或开发者的世界观和道德观，因为它们决定是否给予他们某些描述的能力。未来的展望表明，对动态图像的分析将是一个更大的飞跃。可以说，生成式人工智能能够根本性地改善盲人和视力受损人士的福祉，并以多种方式改变他们的生活。

    Feb, 2024