微创冠脉与顶级医院携手推进AI心脏超声诊断系统联合研发
浙大二院与微创®冠脉共同启动AI心脏超声辅助诊断系统技术攻关项目项目聚焦于运用人工智能技术增强基层心血管疾病早筛能力及心脏超声检查效能，助推分级诊疗机制完善中国，上海——日前，浙江大学医学院附属第二医院携手上海微创医疗器械（集团）有限公司（即“微创®冠脉”）推进的AI心脏超声辅助诊断系统技术攻关项目，已顺利通过“三省一市科技厅（委）”的审批并正式立项。项目聚焦于运用人工智能技术增强基层心血管疾病早筛能力及心脏超声检查效能，推动心脏超声智能化工具在基层医疗场景中的实际应用，助推分级诊疗机制完善，实现就地检查
揭秘AI街潜水的八角：技术大牛的成长之路
在人工智能领域，AI街潜水的八角是一位资历深厚、技术精湛的博主。以下是对他的全面介绍一 个人履历 AI街潜水的八角毕业于华中科技大学，获控制工程硕士学位。他拥有十余年一线大厂实战经验，身为算法专家，曾统领百人团队投身研发二 研究范畴 其研究视野开阔，涉及图像与视频降噪、压缩、超分辨率、目标检测、语义分割、模型压缩及OCR等多元方向三 项目实战1. 图像增强与修复 他构建了基于深度学习PmrNet的AI去噪增强系统，以及基于SRN-Deblurnet的去模糊增强系统，显著优化了画质。此外，他还实现了手写文字
AI便携式DR赋能基层公卫筛查，科技守护生命健康
政策领航：健康中国公卫筛查的崭新契机随着“健康中国2030”战略的深入实施，中国公共卫生体系正经历深刻变革，由以治疗为中心转向以预防为主、关口前移的综合健康管理模式。实现疾病的早筛、早诊、早治是提升全民健康素质的关键，基层医疗机构在公卫体系中的基石地位愈发重要。早在2021年3月，世卫组织（WHO）就提出利用计算机辅助影像诊断系统进行结核病筛查。而根据国家医保局发布的《医疗保障基金监督检查五年行动计划（2026—2030年）》，未来将大力推广“人工智能+医保监管”，特别是在影像识别、病例分析等方面，利用A
AI肺结节筛查技术解析
17.4 AI肺结节检测肺癌早期筛查是人工智能在医学影像领域最成功的案例之一。从LUNA16竞赛到实际临床应用，肺结节识别技术实现了从“发现结节”到“判断良恶性”的飞跃。然而，假阳性问题至今仍是主要难题。一、核心数据集| 数据集 | 样本量 | 标注类型 | 特点 ||--------|-------|---------|------|| LUNA16 | 888例CT | 结节轮廓 | 肺结节检测基准，子集重标 || LNDb | 294例CT | 结节+Lung-RADS | 含临床评分，更贴近实际
CVPR 2026 医学影像AI新风向：从图像识别迈向科研流程自动化
过去很长一段时间，医学AI领域都在探索一个核心问题：算法能否比人类医生看得更精准？因此，大量研究聚焦于病灶检测、器官分割、影像归类和报告撰写等任务，目标是在标准评测集上刷出更高的性能指标。但现在，这个问题已经不再足够。真实的医学与生命科学研究场景并非一个整洁、统一、标注完善的基准测试环境，而是由各式设备、不同协议、参差不齐的数据质量、多样的研究目标和专业背景共同构成的复杂生态。于是，研究重心开始转变。一个模型的价值不再仅仅取决于它在某个数据集上的评分，而在于它能否在新实验室的数据上迅速适应，能否仅用少量标
智能乳腺超声系统研发获重大突破
近日，我院副研究员何涛在医学AI领域取得突破性研究成果，其团队开发的“乳腺超声无创智能辅助系统”（A non－invasive end－to－end intelligent assistance system for breast ultrasound）已在国际权威期刊《自然·通讯》（Nature Communications）发表。本院何涛副研究员为共同第一作者，计算机学院章毅教授为通讯作者之一。破解基层乳腺筛查难题乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤，早期筛查对提升治愈率至关重要。由于乳腺超声具备无创、无辐射
德适-B股价飙升逾22%刷新纪录 AI染色体核型诊断系统斩获首张三类医疗器械证
德适-B（02526）早盘期间涨幅一度超过22%，最高触及428港元，连续刷新上市以来的价格纪录。截至发稿，该股涨幅达15.03%，报402.60港元，成交金额3175.81万港元。德适发布公告披露，公司自主研发的AI AutoVision®染色体核型辅助诊断软件成功获得国家药监局颁发的第三类医疗器械注册证书。此次获批的适应症范围包括：采用羊水样本进行出生缺陷产前诊断的染色体核型分析；以及采用外周血样本进行辅助生殖相关染色体核型分析。据公司董事会披露及相关资料显示，该注册证书具有多项里程碑意义：系全球首张
全国医保影像AI大赛马来西亚站启动，聚焦东盟创新
5月20日，全国医保影像AI识图大赛马来西亚站宣讲活动在马来西亚理工大学拉开帷幕。与会各方详细解读了赛事规则、技术架构及参赛细则，并就医学影像AI的技术走向、临床应用及区域合作契机进行了深入探讨。马来西亚的高校、医院及AI企业等44家单位的108位代表共同出席。本次活动由广西壮族自治区医疗保障局副局长姚方主持并致开幕词。策划、审核：黎乐宁赵梓竹 黄越
医学影像AI迎来“数据工厂”：NV-Generate-CTMR开源框架解析
🍃 ZenResearch · 禅意科研Radiology AI Lab · 影像 AI 实验室 · Vol. 01医学影像生成 · 合成数据 · CT / MRI · MAISI它不是一个 AI 阅片工具，而是一个生成 3D CT / MRI 合成影像数据的框架。真正值得关注的，是它可能改变医学影像 AI 研究中最难绕开的三个问题：数据少、标注贵、共享难。栏目定位｜Radiology AI Lab 从影像科医生视角拆解医学影像 AI。我们关心的不只是模型结构，更关心它如何处理 CT、MRI、超声和病理图
全球首创！德适AI产品刷新医学影像三类证审批速度纪录
5月20日，德适自主研发的AI AutoVision®染色体核型图像辅助诊断软件正式获批上市。作为创新绿色通道获批产品，这是全球首款基于医学影像基座大模型的AI三类证产品，也是医学影像AI领域史上获批速度最快的全球首创类产品。此次获批不仅意味着AI AutoVision®正式进入规模化临床应用的新阶段，更标志着AI医疗从“专病模型时代”迈入基座大模型合规临床时代。它正以突破性创新为整个医学影像行业带来供给模式的变革，树立起行业发展的全新标杆。01破局行业痛点，以智能化革新重塑诊断质量在医学影像临床实践中，
2026年影像组学与深度学习AI培训班开课通知
（一）课程收费：4300元/人（二）上课时间：2026年6月26日至28日在线直播授课(开课前一天协助安装平台，随后三天进行教学)Radiology (中科院1区, IF=15.2)MRI联合瘤内微生物预测新辅助化疗疗效Int J Surg (中科院1区, IF=10.1)CT深度学习预测肺癌新辅助免疫化疗后的主要病理反应Int J Surg (中科院1区, IF=10.1)影像组学毕业论文写作全流程一、确立医学研究课题1.课题背景开展文献调研，分析治疗背景，明确临床金标准及当前面临的难题2.前瞻性与回顾
2025年AI赋能医疗健康产业应用白皮书
文末获取完整PDF报告许多人认为 AI 医疗仍处于理论阶段，但最新统计显示，33% 的中国临床医护人员已开始使用 AI 工具，比全球平均水平高出 7 个百分点。本文基于阿里云发布的《“人工智能+”医疗健康行业应用白皮书》核心内容，分析了 AI 医疗的落地现状、成熟赛道和未来趋势，为行业从业者提供决策参考。一、AI 医疗已进入规模化落地期，三大主要赛道已验证其商业价值1. 智慧医疗：从单一辅助到全流程覆盖智慧医疗是 AI 医疗最成熟的领域，已覆盖诊前、诊中和诊后全流程。截至 2024 年底，已有 100 个
打破 AI 黑盒！深圳理工新法让医疗决策透明可信
人工智能（AI）在医疗界的渗透日益加深，但其“黑盒”属性导致只出结果不释原因。医生难以洞悉 AI 的决策逻辑，这不仅埋下误诊与失控的隐患，更阻碍了医疗 AI 通过严苛监管及获取临床信任。如何实现人机“无障碍沟通”，成为全球医疗 AI 落地的核心难题。5 月 18 日，深圳理工大学计算机科学与人工智能学院潘毅院长、唐金陵讲席教授团队，携手中国科学院深圳先进技术研究院蔡云鹏研究员团队，在顶级期刊《Nature Biomedical Engineering》发表重磅成果。他们提出一种名为“类关联流形学习”的数学
上海交大医疗 AI 实战营：专家引领沉浸式实训
医疗人工智能实训营（第一期）课程背景Background现阶段，人工智能技术在医疗影像判读、个性化诊疗及新药开发等领域应用广泛，然而医疗机构普遍遭遇跨学科人才匮乏与技术落地受阻的瓶颈，严重拖慢了智能化转型的步伐。上海交通大学医学院携手生物医学工程学院、学生创新中心及多家附属医院，依托顶尖的技术储备与临床资源，紧扣 AI 深度渗透医疗行业的趋势，直面医生、工程师、科研人员及企业界对 AI 技能的急切需求，特此开设医疗人工智能实训营。本课程借由系统化的实战演练，精准对接临床痛点与 AI 技术，为培育复合型专业
2026医学影像AI峰会登陆港大，聚焦智能诊疗新纪元
本次峰会核心议题锁定 Agentic Radiology，深入研讨 AI 如何由辅助决策角色，演进为能理解、规划并深度介入完整临床路径的智能体系。日期：2026 年 5 月 16 日，星期六时间：9:00 – 18:00地点：香港大学本部校园 Chow Yei Ching Building G/F, CBA大会特邀港大、港中文、上海科技大学、昆山杜克、澳门理工、新加坡 A*STAR 等科研院校专家，重点分享以下领域：下一代医学图像生成与基础模型的方法学革新具备多模态推理、规划及执行能力的 Agentic