学霸的培养系面板 第163节(2/2)

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将此事保证下来。
    倒是杨宁坤眉宇间有些凝重,待汪波话音落下后抛出一个问题。
    “徐昀。”
    “那我们具体先做哪个方向?”
    人工智能应用ct影像辅助诊断,可以使用在肺部疾病判断和眼底疾病筛查以及脑部疾病诊断,甚至在神经系统疾病心血管勾画靶区等领域,都能起到非常重要的关键作用。
    而每个领域往往都需要投喂海量的数据集,才能架构出比较完美的模型。
    如果想实现人体全部疾病的智能诊断,这显然是不太现实的。
    最合适的方式是先主攻某项领域,做出成果后再逐渐往其它领域延伸。
    这也是目前相关行业研究的主流选择。
    徐昀当然明白杨宁坤的意思,并且这两天他也特意研究过这点。
    因此未多做思考,便讲出自己的决定。
    “我打算先从肺部ct图像开始,实现对肺结节的识别以及肺结核气胸肺癌等肺部疾病筛查。”
    肺结节是比较常见的一种肺部疾病,因为肺结节大小和类别不同,并且还需要确定位置密度和性质,在传统诊断中极易漏掉较小的肺结节,选择从肺部着手研究也最能证明技术效果。
    另外就是市面上也有相关的研究公司,能让患者更容易接受相信。
    杨宁坤显然提前了解过,对于徐昀做出的决定没有任何异议。
    “我同意。”
    另外两人也都集体通过。
    接下来的时间徐昀又对具体工作内容进行了安排。
    他脑海中的智能图像复原技术,可以应用到ct图像的重建中,能保证图像足够清晰近乎达到完美。
    这样也能帮助ai模型更好的辅助诊断。
    加上包揽所涉及到的数学内容,完成课题挑战的任务可以说是板上钉钉。
    杨宁坤和汪波则暂时负责对模型训练,曾璐依旧整理数据集。
    后续新加入的成员,则辅助他们进行各种完善。
    就在这个时候曾璐却举手示意,询问另外一件非常重要的事情。
    “我们还需要大量患者的肺部ct图像,以及医学影像医生的诊断数据。”
    基于深度学习建立的模型,要想保证模型足够完美优质,详细严谨的数据资料是非常关键的,并且还需要足够多的数量,否则训练出的模型将有可能出现比较大的误差率。
    其实关于这点,徐昀已经打算联系京州大学医学院方面请他们帮忙。
    想着有校长吴仲平这层关系,应该不是多么麻烦的事情。
    曾璐刚好问了出来,他便先简单回应了句,也好让大家安心去做手上的事。
    “数据问题我会和医学院那边商谈,总之绝对不会耽误咱们课题的进展。”
    “那我就放心了。”曾璐微笑回答。
    放眼整个京州大学,徐昀的面子绝对没的说,让其他学院帮忙确实不是什么问题。
    由于按照任务要求,他每天花费在课题上的时间需要五个小时。
    接下来的时间便不再耽搁,当即投入到工作状态中开始架构算法。
    毕竟除了课题外,还有六篇论文等着他撰写呢。
    时间一分一秒流逝,结束一天忙碌的研究后,徐昀在司机的接送下返回帝豪园小区。
    母亲早已做好了晚饭,在嘘寒问暖声中吃完,徐昀便直接回了房间。
    打开电脑坐在屏幕面前,稍作思考新建了几个论文文档。
    “用于故障诊断的深度学习分类模型及方法。”
    “代数几何综合的动点问题探究。”
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