检查的目前羊水最大深度37mm
检查的目前羊水最大深度37mm,我现在的胎盘是几级啊
医生回复（12）
指导意见：你好，你的这种情况应该是胎盘三级。建议你多喝水增加营养，多休息。祝你健康。
指导意见：你的这种情况，羊水值偏少，因为羊水值如果低于30毫米就可以诊断羊水过少，你现在的胎盘按照彩超情况为2到3级。
指导意见：羊水深度正常值是30至80！您的还可以！胎盘是在2级与3级之间！
指导意见：你的羊水深度尚在正常范围之内，正常值为3-8cm，你的胎盘是2-3级
指导意见：现在是孕晚期了，双顶径已经达到8.5个厘米，8个多月了吧！羊水最大深度37个毫米有点偏少，胎盘是2到3级还不太成熟。建议你近期多喝点水。
指导意见：你好！从b超来看你的胎盘成熟度是2-3级，目前羊水和胎盘成熟情况符合你的怀孕时间
指导意见：你好，根据你的描述，你的b超显示羊水最大深度37毫米，胎盘是二级请问现在是怀孕多少周？
问题分析：你好，这样检查结果基本正常的，一般孕期正常的羊水深度的正常值为30-80mm，胎盘成熟度为2级的，只要动态观察。意见建议：建议定期孕检，晚期禁止同房的，以免导致早产的发生的，忌辛辣、生冷食物刺激，多吃蔬果，运动要适量以促进胎儿入盆有利于分娩的
指导意见：是二级加，建议你多饮用白开水，多吃新鲜的蔬菜和水果，忌食生冷辛辣刺激性的食物，定期去医院产科检查。
问题分析：你好朋友，根据你的检查报告来看，羊水深度还在正常范围内，胎盘1到2级之间。意见建议：建议多喝白开水，对宝宝和你都有好处，祝你好孕。
指导意见：您好 您的超声检查胎盘II ，提示胎盘功能成熟。
指导意见：你好，你的彩超检查显示胎盘2-3级，但你目前羊水量稍微有点偏少，建议尽量注意饮水，多喝咸汤，少吃西瓜、冬瓜等利尿的食物，隔2-3周复查彩超，希望我的回答对你有所帮助，祝你孕期愉快上一年5月，在2017年度GPU技术大会（GTC）上，英伟达发布了超级核算机NVIDIA DGX Station。作为针对人工智能开发的GPU作业站，NVIDIA DGX Station的核算才华恰当于400颗CPU，而所需功耗缺少其1/20，而核算机的标准刚好可以规整地摆放在桌侧。数据科学家可以用它来进行深度神经网络操练、推理与高级分析等核算密集型人工智能探求。
作为致力于将深度学习人工智能技术引进到智能医学确诊的系统开发商，图玛深维选用了DGX Station以及CUDA并行加速来进行神经网络模型的操练，并在此基础上开发出了σ-Discover Lung智能肺结节分析系统。σ-Discover Lung系统可以帮忙医生自动检测出肺结节、自动切开病灶、自动测量参数，自动分析结节良恶性、提取形象组学信息、并对肺结节做出随访，大幅度减少结节筛查时间，减少读片作业量，行进结节的检出率，而且供应结节的良恶性定量分析，行进筛查的效果。σ-Discover Lung系统于上一年8月发布。上一年12月，图玛深维结束软银我国领投的2亿人民币B轮融资。
3月23日起，智东西联合NVIDIA推出「NVIDIA实战营」，算计四期。第一期由图玛深维首席科学家陈韵强和NVIDIA高级系统架构师付庆平作为主讲讲师，分别就<>、<>两个主题在智东西旗下「智能医疗」社群进行了系统说明。现在，「NVIDIA实战营」第二期现已结束。而第三期将于4月13日20点开讲，主题为<>，由西安交通大学人工智能和机器人研讨所博士陶小语、NVIDIA高级系统架构师易成共同在「智能安防」社群主讲。
2、关于第二个问题，我们在实践操练的时分，不同重建方式的数据都会放在操练数据里面，这些重建的参数会影响图像的特征，所以我们把这些不同的重建方式都放在操练数据里面，可以结束更加通用的检测算法。
深度学习的其他一个长处，就是它在操练的进程中，一贯专注于优化准确率，而且它可以经过看许多的操练数据来结束最优的准确率，假设让人类来做这个规划的话，几乎是不可能结束的。我们不可能去把全部的图都去算一遍，然后去调整阈值，调整各种权重之类的参数来抵达最优，现在这些都是由具有超强运算才华的GPU来结束的。
问题二汪翼 太原航空表面工程师现在医疗形象领域辨认肝细胞癌(CT或许MRI)最新的和干流的深度学习模型是什么？3DU-net在医疗形象的运用前景怎样？
我们知道，CT断层成像是分辨率非常高的三维成像，所以它的数据量也非常大。每个患者基本上都有几百张断片成像，这样就导致了医生确诊非常困难，花的时间也非常多。因为它确诊的困难性，所以有不少人在很前期时就提出来用核算机辅佐确诊，运用核算机的大运算量来帮忙医生进行确诊，一贯到深度学习的出现，才使得这个主见变得可行，因为前期确诊算法的确诊功率以及准确率都比较低，不能抵达有用的要求。跟着深度学习的出现，在各种确诊率上面有了显着的行进，也使得核算机辅佐确诊的主见成为了可能。
问题四陈嘉伟 南边医科大学形象数据的预处理环节关于整个模型操练进程中有多大要害影响，能否以一个实例分析一下吗？
这个图就是深度学习前期时分的一些文章，闪现它操练出来的特征向量，我们可以看到，其实在前几层的时分，深度学习选出来的特征向量跟人选出来的特征值是非常靠近的。比如各种不同角度的edge detection，从前人类来规划特征向量也有各种角度多个标准的Gabor Filter Bank等这些规划，比较来说其实是非常类似的。但是人没方法进入更高层的抽象，所以导致辨认的功率没有那么高，可以看到，在后边几层辨认出来的这些特征，就比较靠近每个元部件的组成。
今天的内容基本上就是这些了。非常高兴能有机遇和我们交流深度学习在图像上的运用。希望感兴趣的人可以跟我们公司联络。谢谢我们！
整个学习的进程在前期是没方法结束的，电脑的核算才华虽然一贯有非常快速的增加，也符合之前的摩尔定律，但即使如此，核算才华也一贯没方法进行这么大规划的操练量，而跟着NVIDIA GPU的出现，运算才华现已远远逾越正本摩尔定律的设定，最首要原因当然是因为GPU可以进行大规划的并行核算，我们知道这些特征的核算都是根据一个小的区域来进行的，而在整张图像上的不同当地都是可以并行核算的。跟着GPU的展开，不同深度学习网络的运算速度尤其是操练的速度现已显着增强，GPU比CPU的速度要快出好几百倍。
陈韵强：1、第一个问题,答案是必定的，我们知道美国肿瘤协会发布了许多的肺癌数据，都是低剂量胸部扫描的数据，我们的算法在这方面检验辨认的准确率仍是恰当高的。
肺癌之所以可怕，是因为它的初期症状非常不显着，很简略被忽略掉，而到了晚期则会发生癌细胞转移，导致治疗非常困难。美国肿瘤协会一系列的研讨标明，检测肺部结节是前期发现肺癌的一个非常有用的方法。因为肺部结节肿瘤的标准很小，在传统的X-ray胸部透视平片上是很难看到的，而经过低剂量CT进行前期筛查，可以极大地行进前期肺癌的确诊率。
问题五卢红阳 中科院医工所深度学习在磁共振成像中的运用怎样？
跟着深度学习技术的出现，它对我们最大的贡献是供应了一套可以从许多数据中自动学习最有用特征的算法。其实它也是在模拟人的视觉系统及辨认系统中的一些结束方法，比如，从前人是经过看许多的图像来人为地选取特征，而现在变成运用梯度的反向传达原理来自动提取特征向量。
在上一年的GTC大会北京站上，图玛深维取得“2017我国人工智能草创公司挑战赛”冠军并取得了价值百万的超级核算机DGX-1大奖。这张相片就是我们在这次挑战赛冠军的奖品——最新的DGX作业站。我们现已将其运用到研发作业中，而且给作业功率带来了非常大的行进。后边我也会做一些关于DGX作业站功率的详细比较，我们可以看一下。
上面这张图就闪现了几个我们检测到的结节，一般结节看起来是什么姿势的呢？我们可以看到，肺部的结节种类是非常多的，尤其是在我国，有不少毛玻璃类型的结节，他们之间的对比度非常弱，也非常小，我们可以看到它跟边上的血管、气管对比度要弱许多，但是因为我们是运用深度学习操练出来的模型进行辨认，它是自动进行的，可以看到3D的图像，不光是在二维层面去看这个图像，一同可以制造上底层之间的联络，运用整个空间信息来毕竟结束结节的确诊。
陈韵强：深度学习在不同的医学成像、模组里面都有很大的运用规划。深度学习在核磁共振里面，我看到相关的研讨方向有脑部切开、做肝结节检测、心脏功用分析等，涉及到这方面的作业也非常的多。
就肺癌确诊这个方向来说，其实绝大多数其他疾病的确诊跟肺癌确诊的运用场景是比较类似的。因为数据量非常巨大，由医生一张张来找是非常困难的一件作业。所以，我们可以经过算法来自动进行疾病的病灶检测和定位，在进行了病灶的定位往后，还可以做一些辅佐性的定性分析，比如结节的良恶性判别等作业，因为有随访的要求，那么一个患者可能是在经过半年时间左右再回来复查的时分，我们需求了解结节的改动大小，所以这些数据由核算机来核算，就非常便当。深度学习因为它快速有用的运算以及非常高的精度，使得其在不少实践的辨认问题中现已抵达了靠近人的视觉阅历的水平，一同它是比较智能化的，可以经过许多数据的操练来增强它的准确性。
问题三刘春雷-连心医疗深度学习算法工程师医学图像切开相对传统图像切开有哪些难点？现在表现出色的用于医疗图像切开的网络模型有哪些？
（图一十）
所以从整个的运用状况来看，我们非常高兴看到核算机辅佐确诊确确实实可以很大地行进医生的确诊率，行进医生的功率，以及防止漏诊和误诊等。我们写出来的算法并不是要去替代医生，而是希望能更好地去辅佐医生，行进医生的作业功率，可以集中精力去判定患者的治疗方案，而不是花在许多核算机简略就能做得很好的一件作业上。
图玛深维现在首要专注于医学形象分析。现代医学形象取得严峻行进的一个原因，其实就是根据不同成像设备的巨大展开，比如CT断层成像、核磁共振扫描、三维超声等，都可以在没有创伤或微创的状况下，调查人体内部的纤细组织结构，在疾病的前期检测、找到疾病的病因以及病灶方位方面带来了极大的增强，然后可以让医生尽早判定治疗方案。其他，在人体的不同部位，不同疾病的表现方法也都不太相同，检测方法也不相同，因此图玛深维的产品针对不同的成像仪器，涵盖了人体的多个部位，来对一些高发以及高危的疾病进行智能辅佐确诊。现在我们偏重的是比较高危害的疾病，包括各种恶性的癌症、心血管常见疾病以及脑血管疾病等。
从上图我们可以看到肺癌在男性发病率里面是最高的，女性团体中乳腺癌是最高的，而其次就是肺癌。因此肺癌在整个恶性肿瘤中是最严峻的一种，但是实践上我们也不应该谈癌变色，而是要尽早地发现和治疗，这样才华行进治愈率。
问题一赵兵强 浙江省嘉善县中医医院放射科主任1、低剂量胸部扫描是否相同能辨认结节的良恶性？2、高分辨率方式重建和标准窗重建对结节辨认有什么区别？
现在我们的肺结节确诊系统现已安装了逾越一百家医院。在试用期间现已处理了逾越90万的病例，帮忙防止漏诊20000个左右的结节，我们之前也在CCR做过“医生+AI”和“医生”的比较，发现“医生+AI”可以节省80%的读片时间，一同还能下降漏诊率，因为我们在看到结节非常细微的时分，是很简略漏诊的。在医生划过整个CT volume的时分，是非常简略漏诊掉的。
陈韵强：我觉得预处理这个环节，基本上跟传统CAD的做法很像，经过人的先验知识去找到一个特定的特征空间来帮忙算法检测政策。实践上假设在操练数据比较多的时分，深度学习很可能自己学出来；假设在操练数据比较小的时分，预处理就会显得比较重要一些。
本文为陈韵强博士的主讲实录，正文算计4472字，估量7分钟读完。在阅读主讲正文之前，可以考虑以下五个问题：
拿到了DGX Workstation后，我们又跟之前用的P100 GPU做了比较，发现DGX的运算速度比P100要快一倍左右，在操练和推理进程中，基本上都是逾越一倍的速度。
上面这张图里面就是我们在试用的进程中找到的一些结节，其中有一些做了病理的检测。我们可以看到，关于这个病例的第一个结节，算法认为它是中等风险，毕竟病理检测出来确实是良性的，是不典型增生。
（图一十一）
这是其他一个病例，虽然这个结节的标准也非常小，还不到一厘米。但是它是磨玻璃的形状，我们的算法剖分出它的风险度比较高，毕竟实践的病理检验证明它确实是恶性的微浸润肺腺癌。
（图一十二）
我们的肺结节确诊系统结束了多个功用，就像前面列的在医疗场景里的运用相同，我们需求帮忙医生结束好几个不同的功用，包括结节的检测、对结节进行切开，然后给一些定量定性的分析，也可以对结节的纷歧同期的随访患者跟踪其每个结节在时间上的改动，然后是结节的检索，可以看出以前类似结节的分析效果，以及对结节做出毕竟的良恶性判别，判别它是哪个类型的，是良性仍是恶性，毕竟还可以自动生成陈说，整个流程极大地加速了医生的确诊进程。
这是我们模型规划的结构，是根据多任务的深层神经网络模型来做的。为了做整个结节的检测，我们需求结束多个任务，包括肺部的切开、结节的检测、结节的切开，然后进行结节的随访和检索，以及结节的定量定性分析，比如判别结节的种类、良恶性。这些任务都有它们自己的操练数据，但是它们之间同享深度学习网络层的特征，只是在毕竟进行不同的任务算了。在操练的时分，根据不同的任务，它的操练标明方式也是不相同。
下面我首要以我们公司的肺癌产品为例，来介绍一下公司在智能医疗领域的贡献、智能医疗的重要性和它需求结束的任务及领域。可以看到，现在世界卫生组织猜想21世纪人类第一杀手，就是一些常见的恶性癌症。全球每年大概有700万人死于癌症，而在我国，恶性肿瘤发病率也非常高，每年发病率平均在160万左右，去世数量也恰当高，抵达130万，恶性肿瘤在全部的去世病例里面占了1/5左右，是现代危害非常严峻的一种疾病。而肺癌更是恶性肿瘤里面发病率最高的恶性肿瘤之一，其五年生存率仅仅为15%左右。
整个系统花一分钟左右的时间就可以结束全部肺结节的确诊，而对肺结节确诊的活络性抵达96.7%，良恶性判其他准确率为90%，恰当于高年制副主任医生的水平。
其他，陈韵强博士在Q&A环节针对「智能医疗」社群六位用户的提问进行了答复，以下是实录：
深度学习运用在医学中也可以去生成自动学习的特征来进行疾病的辨认和判别，也可以自动生成结构化的确诊陈说，辅佐进行科学研讨以及教育操练。
（图一十三）
-低剂量胸部扫描是否能辨认结节的良恶性？-传统CAD技术为何不如深度学习？-深度学习在医学形象分析有哪些运用场景？-根据多任务的深层神经网络模型怎样树立智能肺结节分析系统？-深度学习给医疗哪些领域会带来改造？
（图一十四）
（图一十五）
陈韵强：我们好！很高兴有机遇和英伟达的专家一同和我们交流深度学习在智能医疗形象分析方面的运用。先简略介绍下图玛深维医疗科技有限公司（以下简称图玛深维）以及公司在智能医疗领域的产品路途。图玛深维成立于2015年，一贯致力于运用深度学习技术来行进智能医疗水平，辅佐医生选用更加准确、有用的方法来确诊疾病和判定治疗方案，然后更好地为患者效力。公司展开到今天，现已有一百多名全职雇员，八位医学顾问，公司总部设在北京，而且现已在姑苏、上海以及美国圣地亚哥树立了分部。
我一贯觉得操练速度是一件非常重要的作业，因为在整个模型中，我们常常需求去调各种模型参数、试验不同的模型等，假设每调整一个参数我们都需求等上好几天才华看到效果的话，那么整个算法模型优化的进程就会变得非常没有用率，可能过了几天等效果出来了往后，我们都忘了想做什么检验了，所以现在假设能加速操练模型的速度，对研发是非常有长处的。
（图一十六）
（图一十七）
（图一十八）
因为针对的是三维医学图像，所以我们的算法运用的是三维卷积网络，在三维的状况下，核算量更大，因此GPU的效果在我们实践机器上做出来的benchmark中，GPU功率使CPU的500多倍，在做毕竟推理的时分，大概是2000多倍。
问题六陈章 Thomas Jefferson Hospital请问医疗形象数据一般怎样获取？
（图一十九）
陈韵强：现在辨认大多数仍是用的是ResNet，DenseNet等辨认模型。3DU-net仍是比较适宜医疗形象的图像切开的，现在取得的效果也恰当不错。大多数人会选用改善的3DU-net来做医疗形象切开。
那么传统的CAD技术为什么达不到这些效果呢？在传统的CAD技术里，首要是经过医学形象分析，由那些有许多阅历的人来规划一些比较适宜做不同类型疾病检测的特征值，比如纹理分析、边沿检测以及物体检测的各种不同的特征函数，比如SIFT或HoG等。
可以看到，假设我们要辨认不同物体的种类，比如树、猫、狗等，那么深度学习一开始在全部网络里面的权重都是随机选取的，这时它出来的效果很可能是完全没有道理的，比如给它一张猫的图片，它可能认为是乌龟，但是我们因为有这个类型的标识，所以我们可以知道这个做错了，这时它就可以把差错反向传达，一同希望使得给出的正确途径得到进一步的增强，而差错的途径则得到进一步的克制，经过多次这样的循环往后，得到准确的特征向量。
深度学习在医疗上现已取得了非常广泛的运用，比如各种Pathology的图像、脑形象的立体切开、基因序列猜想、眼底视网膜成像，还有最新的Nature杂志上的皮肤癌确诊等。
但是这些特征的操练完全是经过人来结束的，而人需求去看许多的病例，然后从数据中总结出阅历，而且不可能用太多的特征来做这件作业，所以导致了疾病的确诊率一贯上不来，一同在面对不同疾病的时分，又需求规划一套完全不同的特征向量，这也是传统CAD技术没方法很快地运用到医学的不同领域中去的原因。
陈韵强：就我个人感觉，医学图像首要是人体各种疾病的确诊，所以它上下文的信息是非常重要的。即使医生在看医学图像的时分，也需求知道他在看哪个器官的哪类疾病，然后来帮忙确诊出病灶；其他一个比较重要的是高分辨率的图像信息，一般来说病灶都是非常细微的，假设做了任何down-scaling 这种作业的话，信息就会丢掉许多，就变得很难找到，所以现在表现比较出色的医疗切开网络，比如U-net结构，它可以比较有用地集成不同标准的信息。
陈韵强：我们也都发现，许多的数据操练深度学习网络可以做出更好的效果，去谋福宽广患者，增加医疗准确性。现在数据获取现已远远不像从前那么困难，当然医疗数据仍是比较活络的，所以一定要匿名化，这些操作假设符合内化的规则，数据仍是可以获取到的。
如需本期实战营课件及音频，可以在智东西群众号回复要害字“实战营”获取。#智东西出品#本周五晚8点，NVIDIA实战营第三期将在「智能安防」社群开讲，西安交通大学人工智能和机器人研讨所博士陶小语、NVIDIA高级系统架构师易成将盘绕<>这一主题翻开深度说明，长按二维码报名（或许点击底部「阅读原文」填写主群申请表），免费入群听课。
（图二十）
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超时未回复，解除锁定慈铭奥亚业内率先发起“无创癌症筛查”
核心提示：慈铭奥亚推出深度无创癌症筛查，通过五大前沿检测手段，全面超早预警癌细胞，成为目前超早期无创癌症筛查的最佳手段。
　　癌症实际上是一个慢性病、常见病。及早预防，将癌细胞扼杀在萌芽中是非常有必要的。为此，慈铭奥亚推出深度无创癌症筛查，通过五大前沿检测手段，全面超早预警癌细胞，成为目前超早期无创癌症筛查的最佳手段。　　深度无创癌症筛查 你准备好了么？　　癌症虽不像那么平常，但离我们的生活却并不遥远。随着癌症诊断和治疗技术的不断进步，已经有相当一部分的癌症可以通期发现和治疗而痊愈。癌症主要是靠防，其次才是治。不过，要真正做到癌症预防，谈何容易。相对于其他可预防病症，癌症总是等到中晚期才出现症状，而那时已无力回天。　　针对这一现象，慈铭奥亚健康管理医院首席私人医生韩小红博士说：“普通健康体检并不能筛查早期癌症，其侧重点在于一般状况检查、传染病及慢性病等方面。只有通过深度体检，全面筛查才能发现早期癌症。因为深度体检具有很强的针对性，能深入筛查早期癌症的蛛丝马迹，且检查项目更广泛，不会漏掉一丝一毫的癌症病灶。”　　不过，许多人还是对癌症筛查过分排斥，很大一部分因素是由于有创方式给体检者带来了一定的痛苦。而“深度体检”开创者——慈铭奥亚健康管理医院，为减少有创筛查癌症造成的痛苦，针对超早期癌症筛查特推出“深度无创癌症筛查套餐”，无创、无痛、深度、快捷、全面筛查各种肿瘤，进而早期治疗，把癌细胞消灭于萌芽，从而降低了癌症死亡率。　　五大检测手段 全面超早预警癌细胞　　据了解，“深度无创癌症筛查套餐”汇集国际尖端影像学、细胞学、蛋白、代谢、分子学五大前沿科技领域检测手段于一体，含20余大项，100余小项。超早期预警，时间短且效率高，为肿瘤的干预和治疗提供最好的时机。　　1.影像学检测：通过磁共振、低剂量螺旋CT、飞利浦HD15高品质高性能彩超等高科技检测手段筛查、、、、肝胆癌、、、、、前列腺癌、骨癌等，高安全性，高清晰度、高确诊率，筛查病变征兆相当微小的极早期肿瘤。　　2.细胞学检测：采用人乳头瘤病毒检测、宫颈TCT检查、尿液脱落细胞学检查，高准确率、迅速筛查宫颈癌。　　3.蛋白水平检测：根据多种肿瘤因子、肿瘤特异生长因子、EB病毒等蛋白检查手段测定蛋白水平，对胃癌、乳腺癌、食道癌、肝癌、鼻咽癌等多种高发癌症进行超早期诊断有重要意义。
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