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联邦学习——智慧医疗
时间:2020-09-23 10:05:05  
企业及团队简介
团队成立时间:2020年3月
团队简介:在疫情发生之初,我们积极投入技术研发,希望可以用科技来抗击新冠肺炎。针对新冠肺炎确诊人数数据完成了预测,也开发基于联邦学习的医疗影像识别软件去完成肺炎的识别。我们以我们的行动来加入到智慧医疗的发展行列中。
团队人数:5人
核心项目及产品:基于联邦学习的医疗影像识别软件
奖励情况:目前相关技术成果已发表至SCI,以及EI期刊的录用中。
 产品项目简介
本项目是基于联邦学习框架设计的医疗影像识别软件,并以COVID-19医学影像为例,针对COVID-19医学影像分析诊断,根据医学成像技术对COVID-19完成诊断。通过利用当下CXR扫描技术,完成对COVID-19所具有的特殊放射学特征和图像模式的图像生成。之后利用机器学习方法对CXR扫描诊断过程中生成的图像进行分类识别处理,从而大大减少了医护人员的工作负担,同时起到了辅助医生诊断病患病理特征的作用。联邦学习通过远程设备或孤立的数据中心(如移动电话或医院)训练统计模型,同时保持数据本地化,同时利用4种机器学习网络架构模型(COVID-Net、MoblieNet_V2、ResNeXt、ResNet-18),将疾病针对定为二元分类问题,即“健康”与“新冠病毒阳性”,在COVID-19图像分类识别并完成病理特征诊断的应用。
 
创业口号
青春无极限,创出风采,创出自我。
 
2020
2020
  • 6月-7月

    项目申报

  • 8月中旬

    项目初审

  • 8月下旬

    初赛

  • 9月中下旬

    决赛

  • 10月-11月

    成果转化

  • 大赛结束