MeDaS：打破医学与信息学之间壁垒的开源平台即服务
计算机视觉与模式识别
2020-07-15 v2 图像与视频处理
摘要
在过去十年中，深度学习（DL）在包括计算机视觉、自然语言处理和医疗保健在内的众多领域取得了前所未有的成功。特别是，DL 在高级医学图像分析（如分析、分割、分类等）的应用方面正经历着日益增长的发展。一方面，医学、临床和信息学背景的研究社区产生了利用 DL 进行医学图像分析的巨大需求，以共同分享他们的专业知识、知识、技能和经验。另一方面，学科之间的壁垒阻碍了他们之间充分且高效的协作。为此，我们提出了我们新颖的开源平台，即 MeDaS——医学开源平台即服务。据我们所知，MeDaS 是第一个提供协作和交互服务的开源平台，既方便医学背景的研究人员轻松使用 DL 相关工具包，同时也有助于信息科学的科学家或工程师理解医学知识端。基于 RINV（快速实现与验证）理念的一系列工具包和实用程序，我们提出的 MeDaS 平台可以实现医学图像分析所需的预处理、后处理、增强、可视化和其他阶段。包括肺、肝、脑、胸和病理学主题在内的五项任务被验证并证明可以使用 MeDaS 高效实现。
引用
@article{arxiv.2007.06013,
title = {MeDaS: An open-source platform as service to help break the walls between medicine and informatics},
author = {Liang Zhang and Johann Li and Ping Li and Xiaoyuan Lu and Peiyi Shen and Guangming Zhu and Syed Afaq Shah and Mohammed Bennarmoun and Kun Qian and Björn W. Schuller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.06013},
year = {2020}
}
备注
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