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0xFunky
@0x0funky
Founder - SuiXu Intelligence / Kaggle Competition - Master / @GooseCityDAO / Founder @agentgameforge
参加 August 2014
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Midjourney 剛宣布的 Midjourney Scanner 蠻有意思的。 不是傳統 CT,而是把 ultrasound tomography 做成一個全身掃描系統:人站在平台上慢慢下降進水槽,身體穿過一圈水下感測器,從多角度發射跟接收超音波,目標是在大約 60 秒內做出全身 3D map。 我之前是在生醫 AI 公司做 CTO到,做過很多 CT-based medical imaging AI:從病灶偵測、器官/組織分割、分類,到定量追蹤都有碰過。 傳統 CT 的優勢很明確:解析度高,肺部、骨頭、鈣化、深部器官這些結構看得很清楚,對很多 detection / segmentation / characterization 任務都非常適合。但也有一個長期限制,就是 ionizing radiation,單次 low-dose CT 風險不高,可是一旦你想做頻繁 follow-up、大規模篩檢,甚至收集大量 longitudinal data 來訓練 AI,輻射劑量就會變成現實限制,資料收集也會非常困難。 我覺得 ultrasound CT / USCT 會有一個很有趣的互補位置。 不一定是拿來取代 CT,而是提供另一種安全、可重複、定量化的影像來源。USCT 可以重建 speed of sound、attenuation 這些 acoustic property,這些東西對 tissue characterization、tumor classification、body composition、longitudinal tracking 來說,可能會變成很有價值的 feature。 我之前因為業務關係,有Study了一下USCT,其實乳房影像那邊其實已經有 FDA 510(k) cleared 的 quantitative transmission ultrasound / USCT-like 系統,可以做 breast imaging,也能產生跟聲速、組織密度相關的資訊。最近也有不少 DL-UCT、APS-USCT、learned FWI 這類研究,在用 deep learning 處理 sparse data、加速 reconstruction,方向很清楚:硬體收資料,AI 幫你把重建、去 artifact、定量分析做得更快更穩。 但像肺部這種充滿空氣的器官,超音波本來就很難處理;骨頭、氣體、深部組織的 acoustic shadowing 也都會影響重建品質。所以我不會把它想成「USCT 直接取代 CT」,而是比較像多了一個新的 quantitative imaging modality。 如果 Midjourney 這個全身版真的能落地,對 Medical AI 來說最有價值的可能不是單次影像,而是大量、安全、重複、標準化的 longitudinal scan data。 這會讓 AI 可以做的不只是找病灶,而是更完整地追蹤身體組織、器官、組成變化,甚至把不同 modality 的資訊融合起來。 我覺得 Midjourney 這步有趣的地方,不只是「一間 AI 圖像公司跑去做醫療硬體」,而是把 AI、sensor、重建演算法、資料收集、甚至消費者體驗全部包在一起。 但我覺得這個產品FDA應該會比較大的問題…
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A technical dive inside our new "Midjourney Scanner"