小编： ：COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行政助理等 9 大岗位全面开放
：COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行政助理等 9 大岗位全面开放。
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【新智元导读】本文是美国国家研究院健康临床中心（NIH-CC）吕乐在GTC DC上的演讲整理，主题有关利用深度学习和深度神经网络进行医学影像分析。
深度学习和深度神经网络对医学成像或医学影像分析有帮助吗？（答案是肯定的）
为什么以前的以及当前的计算机辅助诊断（computer-aided diagnosis，CAD）系统没有特别成功？
机器决策对于人类医生来说不好接受：优秀的医生讨厌使用它；不太优秀的医生会困惑，不知道如何使用 →人机协作的决策过程
预防医学：人类医生做不到的是什么（数百万的人口规模，至少这是不经济的）：人口风险分析
精确医学：a）精确医学中的新的生物标记物，能够更好地协助人类医生做出更精确的判断；b）用于诊断/治疗系统的患者水平相似性检索系统
可推广？ 通过微调AlexNet，对1186例患者（或2372 CTC体积）使用更深的CNN的结肠CADe结果
更准确的成像使用淋巴结体积作为生物标记，而不是基于直径的RECIST标准？
使用Holistically-Nested神经网络和CT成像中的结构化优化的自动淋巴结聚类分割
在大型放射学数据库（780K / 62K患者）交替文本/影像深度挖掘的自动影像解释
负责大型会展赞助商及参展商拓展、挖掘潜在客户等工作，人工智能及机器人产业方向
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