眼科人工智能的算法新进展

戈宗元*(),贺婉佶,琚烈,姚轩,王璘,黄烨霖,杨志文,熊健皓,包怡宁,李明,张兵,赵昕

澳大利亚莫纳什大学工程学院, 维多利亚州 墨尔本 3800

收稿日期:2020-08-29出版日期:2020-11-10发布日期:2020-11-04
通讯作者:戈宗元E-mail:zongyuan.ge@monash.edu
作者简介:戈宗元，博士，博士研究生导师，现任澳大利亚莫纳什大学(Monash University)工程学院高级讲师/研究员，澳大利亚Nvidia人工智能技术中心深度学习专家，Airdoc澳大利亚研究中心首席科学家。参与主持科研项目800万澳元，发表SCI文章50余篇，获得8项专利，参与编写专著1部。其对医学人工智能的开发和研究有着浓厚的兴趣，在统计分析、机器学习、计算机视觉和医疗人工智能研究方面有很强的专业知识背景，已主持并参与了6项国际研究项目。其所涉及的专业领域涵盖了皮肤病学、眼科学和放射学，合作对象包括了工业界研究巨头如IBM Watson健康和医疗服务提供商Molemap。其研究成果已成功转型为健康产品提供给诸如Specsavers与Bupa等客户。2017年被海德堡获奖者论坛基金会的科学委员会评选为计算机与数学领域200名****研究者之一，2017年获IBM科学研究成就奖和IBM经理人票选奖，2019年获得莫纳什卓越成就奖

New developments in ophthalmic AI algorithms

Zongyuan GE*(),Wanji HE,Lie JU,Xuan YAO,Lin WANG,Yelin HUANG,Zhiwen YANG,Jianhao XIONG,Yining BAO,Ming LI,Bing ZHANG,Xin ZHAO

Monash e-Research Center and Faculty of Engineering, Monash University, Melbourne 3800, Victoria, Australia

Received:2020-08-29Online:2020-11-10Published:2020-11-04
Contact:Zongyuan GE E-mail:zongyuan.ge@monash.edu

摘要/Abstract

摘要： 随着高效的深度神经网络算法、大量高质量医学数据、低成本大规模计算机并行设备的普及，近年来人工智能在眼科领域、院内眼科疾病筛查和院外体检中心都取得了大规模的应用。对某些特定疾病如眼底糖网已经达到甚至超过了大多数全科大夫的水准。在本文中我们以分类、检测、分割、域适应等基础算法为引子，梳理、分析出人工智能在眼科应用中的优势和不足，以便更好地构想未来的研究方向。


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