当今医学领域面临着许多挑战，如复杂的疾病、日益增长的医疗成本、医疗保健不平等等问题。人工智能(AI)技术被认为是解决这些问题的有力工具之一。特别是，基于机器学习的算法可以应用于医学图像分析，例如在医学成像领域。医学成像已成为现代医疗保健的重要工具，使医生能够诊断和治疗各种疾病。医学成像被证明特别有用的一个领域是X射线图像的分析。然而，分析X射线图像的过程可能很耗时，并且需要大量的专业知识，这使其成为使用人工智能(AI)实现自动化的理想候选者。近年来，人们对开发用于X射线图像分析的人工智能算法越来越感兴趣，这种算法有可能提高诊断的速度和准确性，同时减少医疗专业人员的工作量。

据报道，微美全息(NASDAQ:WIMI)正在开发一种用于X射线图像分析的通用学习算法，用于X设想图像的分析，将其命名为自动人工智能X射线图像分析(Auto-AIX)。X射线图像分析是一个复杂的过程，涉及到各种特征的检测，如骨密度、器官形状和组织密度。传统上，这一过程是由医学专业人员手动执行的，他们利用自己的专业知识来识别和分析特征。然而，这种方法很耗时，而且可能会出现人为错误，从而导致误诊和患者预后不佳。

WIMI微美全息一直在探索使用人工智能算法来自动化X射线图像分析过程。这些算法旨在从X射线图像的大型数据集中学习，并可以识别人类专家难以或不可能检测到的模式和特征。通过自动化X射线图像分析过程，人工智能算法有可能提高诊断的速度和准确性，同时减少医疗专业人员的工作量。然而，开发用于X射线图像分析的有效人工智能算法需要大量多样的X射线图像数据集进行训练和验证。该数据集必须经过精心选择和注释，以确保人工智能算法能够准确识别图像特征。

WIMI微美全息开发的用于X射线图像分析的通用学习算法，旨在从一组不同的X射线图像中学习，使其适合在实际应用中使用。该算法基于深度神经网络架构，该架构使用大量多样的X射线图像数据集进行训练。数据集经过整理和注释，以确保算法能够准确识别感兴趣的特征，如骨密度、器官形状和组织密度。为了提高算法的泛化能力，实现了几种技术，如数据扩充和领域随机化。数据扩充包括对原始X射线图像应用一系列变换，如旋转、缩放和翻转，以创建更大、更多样的训练数据集。领域随机化包括向训练数据添加随机噪声和扰动，这有助于算法推广到新的和看不见的X射线图像。该算法被设计为在一系列硬件平台上运行，从传统的CPU到高性能的GPU。这使得它适合在现实环境中部署，因为在现实情况下硬件资源可能是有限的或可变的。

公开资料显示，微美全息(NASDAQ:WIMI)开发Auto-AIX的技术流程，包括数据的采集、生成、标注与通用学习算法。数据的采集、生成和注释是构建深度学习模型的关键。在医学成像领域，由于涉及到患者隐私和保密，真实数据的收集和使用面临许多限制。而Auto-AIX通过使用计算机生成的合成数据来规避这些限制。具体而言，它使用CT对X射线图像进行模拟，这使得合成数据具有逼真的外观和细节，从而提高了模型的准确性。

在WIMI微美全息开发的Auto-AIX中，生成合成数据的第一步是创建一个医学模型，该模型可以使用CT扫描或体积手术工具模型。然后，通过在医学模型中注入噪声和变化，可以生成多个样本，这些样本涵盖了可能出现在真实数据中的各种情况和变化。最后，这些样本被注释，即通过手动标记它们的特征和疾病来进行注释。这些注释可以自动应用于所有其他合成数据，从而节省了大量的时间和人力成本。这个过程在Auto-AIX中被称为“域扩展”，因为它可以将合成数据域扩展到更广泛的数据集。

WIMI微美全息Auto-AIX使用基于通用学习的算法来构建深度学习模型。这种算法的优势在于它可以使用大量的合成数据进行训练，而不需要大量的真实数据。这意味着，即使在收集真实数据存在难度和限制的情况下，Auto-AIX也可以训练出高性能的深度学习模型。

具体而言，Auto-AIX使用领域随机化技术来构建基于通用学习的算法。这种技术的核心思想是通过在合成数据的外观和特征上引入随机性来提高模型的泛化能力。这种随机性可以是任意的，例如在合成数据中添加噪声、扰动、遮挡等。通过这种方式，Auto-AIX可以构建出具有较高泛化性能的深度学习模型。

为了评估Auto-AIX的性能，WIMI微美全息研究人员进行了一系列实验。在这些实验中，比较使用Auto-AIX合成数据训练的深度学习模型与使用真实数据训练的模型之间的性能差异。使用不同数量和类型的合成数据对模型性能的影响。

实验结果表明，使用SyntheX合成数据训练AI模型的结果表明，该方法可以获得与真实数据训练相当的性能，甚至在某些情况下可以超过真实数据训练。接下来，还需要将训练好的AI模型应用于真实的临床X射线图像数据，进行评估和部署。在将AI模型应用于真实数据之前，需要对真实数据进行预处理，以使其与合成数据具有相似的分布。这种预处理方法称为域适应或域转移。域转移方法的目标是将模型从一个源域(合成数据)转移到一个目标域(真实数据)，使模型在目标域上的性能最优。域适应方法的主要思想是通过对源域和目标域之间的分布差异进行建模，学习到一个可以在目标域上泛化的模型。

为在真实数据上应用AI模型，WIMI微美全息使用了一种称为“Adversarial Discriminative Domain Adaptation”(ADDA)的域适应方法。ADDA方法包括两个阶段：第一个阶段是训练源域分类器和目标域分类器，以区分源域和目标域之间的差异;第二个阶段是训练一个领域适应器，将源域的特征转移到目标域，从而使模型在目标域上的性能最优。使用了ADDA方法将模型从合成数据域转移到真实数据域。在进行域适应之后，AI模型在真实数据上的表现与在合成数据上的表现相当，这表明域适应方法有效。

此外，微美全息(NASDAQ:WIMI)的AI模型应用于虚拟的临床X射线图像数据，并进行了评估和部署。结果表明，该AI模型可以准确地识别出各种疾病和异常，包括肺炎、肺结节、肺部积液等。此外，该AI模型还可以进行定量测量，如肺部容积、结节大小等。总的来说，使用Auto-AIX合成数据训练AI模型，并使用ADDA方法进行域适应，可以在获得非常好的性能。这种方法可以大大加速X射线图像分析领域的研究和应用，为医疗保健领域带来更多的机会和挑战。