基于深度学习技术的医疗诊断判读服务平台 - 移动应用开发 - 全国大学生数字媒体科技作品及创意竞赛官网

作品名称：基于深度学习技术的医疗诊断判读服务平台
参赛院校：河北工业大学廊坊分校
指导教师：徐晓涵、柴青锋
团队成员：刘仕豪、梁雨龙、张存栋、张晔、徐晓蒙
数媒竞赛网（mit.caai.cn）2020年参赛作品
作品描述：
本系统基于深度学习中的神经网络图像识别算法，将系统应用在放射学、病理学和皮肤病学领域，在这些领域里识别X光片、发现肿瘤细胞和推断皮肤损伤等病患，同时建设面向移动互联网的医学影像判读服务项目。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络(CNN)对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。与医疗卫生组织、各级医院合作，为人民健康护航，系统方便、快捷、智能的特点，可以实时为用户阅片，每天的健康知识，健康提醒，可以在一定程度上为人民健康提供保障。推动社会医疗发展，减轻工作负荷和成本，提高工作效率，助力结构化报告，解放潜在社会生产力，省去挂号、排号等待医师看片的无效时间，可以做更有意义价值的事，解放潜在社会生产力，节省社会资源，创造更多社会价值。
作品名称：基于深度学习技术的医疗诊断判读服务平台
参赛院校：河北工业大学廊坊分校
指导教师：徐晓涵、柴青锋
团队成员：刘仕豪、梁雨龙、张存栋、张晔、徐晓蒙
数媒竞赛网2020年参赛作品
作品描述：
本系统基于深度学习中的神经网络图像识别算法，将系统应用在放射学、病理学和皮肤病学领域，在这些领域里识别X光片、发现肿瘤细胞和推断皮肤损伤等病患，同时建设面向移动互联网的医学影像判读服务项目。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络(CNN)对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。与医疗卫生组织、各级医院合作，为人民健康护航，系统方便、快捷、智能的特点，可以实时为用户阅片，每天的健康知识，健康提醒，可以在一定程度上为人民健康提供保障。推动社会医疗发展，减轻工作负荷和成本，提高工作效率，助力结构化报告，解放潜在社会生产力，省去挂号、排号等待医师看片的无效时间，可以做更有意义价值的事，解放潜在社会生产力，节省社会资源，创造更多社会价值。
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参赛院校：河北工业大学廊坊分校
指导教师：徐晓涵、柴青锋
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本系统基于深度学习中的神经网络图像识别算法，将系统应用在放射学、病理学和皮肤病学领域，在这些领域里识别X光片、发现肿瘤细胞和推断皮肤损伤等病患，同时建设面向移动互联网的医学影像判读服务项目。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络(CNN)对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。与医疗卫生组织、各级医院合作，为人民健康护航，系统方便、快捷、智能的特点，可以实时为用户阅片，每天的健康知识，健康提醒，可以在一定程度上为人民健康提供保障。推动社会医疗发展，减轻工作负荷和成本，提高工作效率，助力结构化报告，解放潜在社会生产力，省去挂号、排号等待医师看片的无效时间，可以做更有意义价值的事，解放潜在社会生产力，节省社会资源，创造更多社会价值。
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参赛院校：河北工业大学廊坊分校
指导教师：徐晓涵、柴青锋
团队成员：刘仕豪、梁雨龙、张存栋、张晔、徐晓蒙
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本系统基于深度学习中的神经网络图像识别算法，将系统应用在放射学、病理学和皮肤病学领域，在这些领域里识别X光片、发现肿瘤细胞和推断皮肤损伤等病患，同时建设面向移动互联网的医学影像判读服务项目。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络(CNN)对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。与医疗卫生组织、各级医院合作，为人民健康护航，系统方便、快捷、智能的特点，可以实时为用户阅片，每天的健康知识，健康提醒，可以在一定程度上为人民健康提供保障。推动社会医疗发展，减轻工作负荷和成本，提高工作效率，助力结构化报告，解放潜在社会生产力，省去挂号、排号等待医师看片的无效时间，可以做更有意义价值的事，解放潜在社会生产力，节省社会资源，创造更多社会价值。
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本系统基于深度学习中的神经网络图像识别算法，将系统应用在放射学、病理学和皮肤病学领域，在这些领域里识别X光片、发现肿瘤细胞和推断皮肤损伤等病患，同时建设面向移动互联网的医学影像判读服务项目。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络(CNN)对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。与医疗卫生组织、各级医院合作，为人民健康护航，系统方便、快捷、智能的特点，可以实时为用户阅片，每天的健康知识，健康提醒，可以在一定程度上为人民健康提供保障。推动社会医疗发展，减轻工作负荷和成本，提高工作效率，助力结构化报告，解放潜在社会生产力，省去挂号、排号等待医师看片的无效时间，可以做更有意义价值的事，解放潜在社会生产力，节省社会资源，创造更多社会价值。
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团队成员：刘仕豪、梁雨龙、张存栋、张晔、徐晓蒙
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本系统基于深度学习中的神经网络图像识别算法，将系统应用在放射学、病理学和皮肤病学领域，在这些领域里识别X光片、发现肿瘤细胞和推断皮肤损伤等病患，同时建设面向移动互联网的医学影像判读服务项目。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络(CNN)对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。与医疗卫生组织、各级医院合作，为人民健康护航，系统方便、快捷、智能的特点，可以实时为用户阅片，每天的健康知识，健康提醒，可以在一定程度上为人民健康提供保障。推动社会医疗发展，减轻工作负荷和成本，提高工作效率，助力结构化报告，解放潜在社会生产力，省去挂号、排号等待医师看片的无效时间，可以做更有意义价值的事，解放潜在社会生产力，节省社会资源，创造更多社会价值。
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作品名称：基于深度学习技术的医疗诊断判读服务平台
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指导教师：徐晓涵、柴青锋
团队成员：刘仕豪、梁雨龙、张存栋、张晔、徐晓蒙
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本系统基于深度学习中的神经网络图像识别算法，将系统应用在放射学、病理学和皮肤病学领域，在这些领域里识别X光片、发现肿瘤细胞和推断皮肤损伤等病患，同时建设面向移动互联网的医学影像判读服务项目。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络(CNN)对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。与医疗卫生组织、各级医院合作，为人民健康护航，系统方便、快捷、智能的特点，可以实时为用户阅片，每天的健康知识，健康提醒，可以在一定程度上为人民健康提供保障。推动社会医疗发展，减轻工作负荷和成本，提高工作效率，助力结构化报告，解放潜在社会生产力，省去挂号、排号等待医师看片的无效时间，可以做更有意义价值的事，解放潜在社会生产力，节省社会资源，创造更多社会价值。
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团队成员：刘仕豪、梁雨龙、张存栋、张晔、徐晓蒙
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本系统基于深度学习中的神经网络图像识别算法，将系统应用在放射学、病理学和皮肤病学领域，在这些领域里识别X光片、发现肿瘤细胞和推断皮肤损伤等病患，同时建设面向移动互联网的医学影像判读服务项目。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络(CNN)对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。与医疗卫生组织、各级医院合作，为人民健康护航，系统方便、快捷、智能的特点，可以实时为用户阅片，每天的健康知识，健康提醒，可以在一定程度上为人民健康提供保障。推动社会医疗发展，减轻工作负荷和成本，提高工作效率，助力结构化报告，解放潜在社会生产力，省去挂号、排号等待医师看片的无效时间，可以做更有意义价值的事，解放潜在社会生产力，节省社会资源，创造更多社会价值。
作品名称：基于深度学习技术的医疗诊断判读服务平台
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团队成员：刘仕豪、梁雨龙、张存栋、张晔、徐晓蒙
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本系统基于深度学习中的神经网络图像识别算法，将系统应用在放射学、病理学和皮肤病学领域，在这些领域里识别X光片、发现肿瘤细胞和推断皮肤损伤等病患，同时建设面向移动互联网的医学影像判读服务项目。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络(CNN)对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。与医疗卫生组织、各级医院合作，为人民健康护航，系统方便、快捷、智能的特点，可以实时为用户阅片，每天的健康知识，健康提醒，可以在一定程度上为人民健康提供保障。推动社会医疗发展，减轻工作负荷和成本，提高工作效率，助力结构化报告，解放潜在社会生产力，省去挂号、排号等待医师看片的无效时间，可以做更有意义价值的事，解放潜在社会生产力，节省社会资源，创造更多社会价值。
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团队成员：刘仕豪、梁雨龙、张存栋、张晔、徐晓蒙
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团队成员：刘仕豪、梁雨龙、张存栋、张晔、徐晓蒙
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本系统基于深度学习中的神经网络图像识别算法，将系统应用在放射学、病理学和皮肤病学领域，在这些领域里识别X光片、发现肿瘤细胞和推断皮肤损伤等病患，同时建设面向移动互联网的医学影像判读服务项目。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络(CNN)对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。与医疗卫生组织、各级医院合作，为人民健康护航，系统方便、快捷、智能的特点，可以实时为用户阅片，每天的健康知识，健康提醒，可以在一定程度上为人民健康提供保障。推动社会医疗发展，减轻工作负荷和成本，提高工作效率，助力结构化报告，解放潜在社会生产力，省去挂号、排号等待医师看片的无效时间，可以做更有意义价值的事，解放潜在社会生产力，节省社会资源，创造更多社会价值。
作品名称：基于深度学习技术的医疗诊断判读服务平台
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团队成员：刘仕豪、梁雨龙、张存栋、张晔、徐晓蒙
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本系统基于深度学习中的神经网络图像识别算法，将系统应用在放射学、病理学和皮肤病学领域，在这些领域里识别X光片、发现肿瘤细胞和推断皮肤损伤等病患，同时建设面向移动互联网的医学影像判读服务项目。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络(CNN)对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。与医疗卫生组织、各级医院合作，为人民健康护航，系统方便、快捷、智能的特点，可以实时为用户阅片，每天的健康知识，健康提醒，可以在一定程度上为人民健康提供保障。推动社会医疗发展，减轻工作负荷和成本，提高工作效率，助力结构化报告，解放潜在社会生产力，省去挂号、排号等待医师看片的无效时间，可以做更有意义价值的事，解放潜在社会生产力，节省社会资源，创造更多社会价值。
作品名称：基于深度学习技术的医疗诊断判读服务平台
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指导教师：徐晓涵、柴青锋
团队成员：刘仕豪、梁雨龙、张存栋、张晔、徐晓蒙
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团队成员：刘仕豪、梁雨龙、张存栋、张晔、徐晓蒙
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本系统基于深度学习中的神经网络图像识别算法，将系统应用在放射学、病理学和皮肤病学领域，在这些领域里识别X光片、发现肿瘤细胞和推断皮肤损伤等病患，同时建设面向移动互联网的医学影像判读服务项目。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络(CNN)对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。与医疗卫生组织、各级医院合作，为人民健康护航，系统方便、快捷、智能的特点，可以实时为用户阅片，每天的健康知识，健康提醒，可以在一定程度上为人民健康提供保障。推动社会医疗发展，减轻工作负荷和成本，提高工作效率，助力结构化报告，解放潜在社会生产力，省去挂号、排号等待医师看片的无效时间，可以做更有意义价值的事，解放潜在社会生产力，节省社会资源，创造更多社会价值。