医疗 AI 两大学术流派的“对立”与“较量”

大会最后一日,芝加哥大学教授、IEEE TBME主编、IEEE Fellow潘晓川作为开场嘉宾,发表重要演讲《Opportunities for Basic Research on Image Reconstruction in X-ray Tomography》。

演讲中, 他首先介绍了CT的成像原理,并为Dx CT图像重建的基础研究机遇做出预判,潘晓川总结出了各个基础研究方向机会的大小:普通Dx-CT:几乎没有;设计新Dx-CT:几乎没有;低剂量Dx-CT:几乎为零;心脏Dx-CT:机遇很小;双能DX-CT:有一点;光谱Dx CT:有。

随后,潘晓川谈到在x射线断层成像领域,有足够的机会进行图像重建研究:

1. 新兴应用程序/市场需要新的系统/工作流

2.X光中小型供应商比Dx-CT供应商,更加愿意允许访问其系统的(原始)数据和关键知识

3.关键部件变得更加容易获得

4. 可为研究或应用/市场开发自己的系统或子系统

5. 可以对新算法进行调整,以改进现有算法,或启用新的特定于应用程序的系统/工作流。

他认为,Dx CT图像重建的基础研究机会有限,而针对特定的、新兴应用或利基市场中,X线断层成像的需求将会越来越大。因此产业界有足够多的机会进行技术研发,从而生成出更多的产品、应用,甚至是创造全新的市场。

最后,潘晓川谈到了基础研究的价值与主张。他介绍到,研究者可通过基础研究发现可概括的知识和见解,并建立技能和信心,同时提高推理能力。在这过程中,需通过建立合理的算法/系统/工作流模型,初步测量一个可观的参数空间,消除参数空间中不需要的部分,如部分模型。并通过严谨的论据和研究条件陈述,做出完全真实和精确的学术主张,如所涉及的参数和优度指标,保持研究的相关性、重要性和严谨性,避免耸人听闻、夸大的说法。

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