科技：熊孩子毁我高考，我反手上交核聚变

姜老医生的话语很严肃，也很现实。

这个问题的覆盖面实在是太广了，绝对不仅仅只是陆语用一句清除金属伪影就能够解决的话，甚至某种意义上而言，陆语刚刚的那一番话发言就像是....得了病怎么办？那就把病治好呗。

你要说这个发言有什么问题吧，倒也没什么大问题。

但就是可行性太差了。

说服力也明显不够。

想要让国产核磁共振器械技术进行一波大规模的换血，那可是要拿出一些真材实料来，才能够真正的说服那些人！不然要是换出什么问题的话，谁来为此负责呢？

听到了姜老医生的质疑声。

陆语却是丝毫没有表现出一丝的慌乱。

他只是再次开口介绍道：

“去除金属伪影与其说是一种手段，不如说是我们的目标，我的方法更偏向于针对含有金属物质的对象进行CT成像时产生的特殊类型的伪影的处理方法。”

“这个您肯定懂，甚至懂的可能比我还要更多，所以我就不多介绍这个了。”

陆语微微一笑，道：

“金属伪影主要由于金属物质对X射线的高吸收和散射造成的投影数据丢失或失真引起。”

“尔去除金属伪影的方法又可以分为投影域方法、图像域方法和深度学习方法。”

”投影域方法是在投影数据上进行插值、滤波或迭代重建等操作，以补偿或修复丢失或失真的数据。”

“图像域方法则变成重建图像上进行去噪、分割替换，以消除或减轻伪影。”

“而最重要的重中之重，便是深度学习方法！”

“它便是利用神经网络模型来学习从有伪影的图像到无伪影的图像之间的映射关系，从而实现自动化和高效化的去除金属伪影！”

“神经网络？”旁边的林医生，甚至是那个研究人员，都皱了一下眉头。

他们的眼神中皆是闪过了一抹莫名的神色。

神经网络这个词语他们当然都听说过。但是绝大多数时候神经网络技术一般是运用在人工智能层面的技术上！

甚至可以这么说，基本上绝大多数涉及人工智能技术的领域，都不可能逃得出神经网络技术的范围。

这名来自于祝融2号航天航空研究所的研究人员，虽然也并不清楚人工智能算法技术，但是神经网络和深度学习这两个如雷贯耳的词汇....

他却是听过无数遍了。

所以听到陆语提到这个词汇的时候，他也不禁是有些惊疑。

“这不是在谈论核磁共振技术吗？怎么要使用神经网络？难道陆总工的意思是....”

姜老医生皱眉问道：

“难道你想要把核磁共振技术和人工智能相结合？然后通过神经网络加强人工智能深度学习对于金属伪影的判断，再在核磁共振扫描成片时自动去除那些金属为伪影？”

“如果我没有理解错的话，你是这个意思吗？”

他的双目紧紧的盯着陆语，等待着一个回答。

“嗯。”

陆语轻轻的点了一下头：“现如今我们国内的人工智能技术已经发达了许多。”

“许多类似的技术也能够真正的在一些实用领域的器械上面派上用场，那么既然工业化的领域中能够运用到人工智能技术，我们医疗化器械技术又为什么不能跟人工智能技术相结合呢？”

这一次他没有等姜老医生或者是林医生反驳，而是一口气将自己的观点全部说了出来。

“当然了，如果想要将人工智能技术运用在我们的核磁共振医疗器械上，也不是一天两天的事情，这其中就需要大量的数据积累以及校正。”

“只有筛选出那些优质的合适数据，才能够真正让我们构建的神经网络，真正的达到深度学习的目的，从而能够在具体实践中去除金属伪影。”

“否则的话，一旦神经网络构建出来的学去除系统不够智能，则会大大加大医疗事故的发生可能性。”

“所以要得到合适的数据是我们目前需要做的重中之重，这也是为什么我今天跟您还有您的学生林医生聊这件事情的原因吗？”

姜老医生眼神动了动。

他猜到了陆语，接下来想要说什么。

“你...你想要我们号召全体医院共享彼此之间的数据，未能够搭载到核磁共振器械的神经网络建立一个足够庞大的数据库？”

他咬了咬嘴唇，心中思索不断，脑海中一时之间不知道是应该赞成还是应该反对。

将人工智能技术运用到这样一个领域，显然是姜老医生以前从来没有想过的事情，他年龄大了，但是对于年轻人的事物了解也不少，知道现如今人工智能话题是一个非常火爆的概念。

甚至就像是陆语之前所说的那样。

许多传统工业领域已经开始搭载起了人工智能的实际应用，来增加平时工作中的效率。

当然了。

这里提到的人工智能技术运用，并不像是那些科幻电影中所说的那样，使用一些智力程度和智能程度跟人类均没有显著差异，甚至要远远大于人类的智能机器人来代替人类平时的工作。

这一类的所谓智能机器人，虽然在不少科幻电影和科幻小说中出现了很多次，甚至还引发了人类关于人工智能危机的探讨和研究。

但是这些玩意儿在现实中....距离实现还远远不可能。

那一类型的人工智能通常是所谓的强人工智能，目前也仅仅只是存在于构想中。

而绝大多数运用在实际领域的则是所谓的弱人工智能，工业化模块智能管理与运用，智能化流水线管理.....这些也都是人工智能在工业领域中实际运用到的例子。

只不过现目前的人工智能还十分依赖数据....

只有通过对于数据的大幅度学习，才能够真正的让这些机器有那么一丢丢的灵性，从而做到让人类满意的工作。

这也是为什么当陆语提出深度学习和神经网络这两个词语的时候，姜老医生几乎是一下子就猜出了陆语想要说什么的原因了...

如果真的想要将智能化人工智能技术跟核磁共振器械相互结合的话。

那么第1步便是需要将大量的核磁共振案例数据进行整理，形成一个数据库供给相应的神经网络进行深层次的学习。

这就跟人类学习是一个道理。

只有看完了大量的教材书和实际案例，才有可能根据经验来对于案例进行自己的判断。

而且如果真的要让机器来进行去除金属伪影的操作，那么对于这个数据量的要求也是绝对会变得十分庞大，哪怕是京都这数一数二的大型医院，恐怕都没有办法满足这个数据量的要求。

因此姜老医生才猜出来了，陆语想要说什么。

既然一家医院的数据量不够完成要求，那就号召其他医院一起把自己的数据贡献出来。

反正成果如果真正能够做出来的话，能够受益的也不仅仅只是一家两家的医院，而是整个龙国的大小患者们！

“您算是理解了我的意思。”

“但是我们需要的也不仅仅只是数据量，光是足够的大量数据库，恐怕也不足以满足神经网络的深度学习要求。”

陆语道。

“什么意思？”

姜老医生问道：“除了需要建立起一个足够大量的数据库之外，还有什么额外的要求吗？”

“老师，他说的应该是数据质量的要求。”林医生突然说道。

“没错！”

“我的意思就是这个。”陆语转头看了一眼林医生，眼神中流露出了一抹满意之色：

“看来林医生您对于人工智能技术也有些了解啊？”

“哪里哪里，我哪算得上是有什么了解？我只是以前看过类似的科普视频罢了。”

林医生非常谦虚的笑道：

“毕竟现在这个年代。”

“什么事情不多讲究一个+吗？玩互联网要搞什么互联网+概念，人工智能也有一个所谓的人工智能+的概念。”

“这些概念到底能不能够落到实际上，虽然是一个未知数，但是概念本身提出来，还是能够帮咱们这些大众们了解一些相关的技术嘛。”

虽然说在医术上，他比起自己的老师有不小的差距。

但...或许也是得益于林医生比较年轻一点的原因，他对于人工技术的知识和把握相比较于姜老医生而言要更加丰富一些。

所以当陆语提到数据这个问题的时候，他第一反应想到的不是数据的量，而是数据的质量。

对于人工智能需要学习的数据库而言，光是数据量极为庞大...那是远远不够的，还需要把控一个数据的质量问题！

如果质量不够高的话，那么这些数量也就是变成了所谓的毒数据。

把这些读数据喂给深层次的人工智能神经网络学习，非但无法起到众人想要他们起到的效果，反倒可能会起到副作用！

关于这一点用人工智能的概念来讲述的话，要理解的确是有一点难度。

但是用生活中其他的例子来讲述，那就简单很多了。这就像是下棋，如果你天天跟一个臭棋篓子下的话，恐怕技术非但不会提升，还会变得越来越臭。

但是如果你每天都跟不同的高手来较量，认真广泛地去学习不同的棋谱。

那么你的棋艺想要不精进都难！

这也就是数据的质量问题带来的差异性，同样大小的数据包，质量不同的话喂给一样的人工智能算法模型，最后得到的结果也会大大不同！

“也就是说我们还需要对数据进行一轮筛选？”姜老医生有些弄明白了。

“没错。”

“如果这个数据库能够顺利的建造下来。”

“那么在将数据扔进数据库里面之前，我们还需要对数据进行一个初步的筛查，把那部分有毒的毒数据给筛出去。”

“确保我们喂给模型的....是一个真正有效的数据！”

陆语非常认真的说道。

“如果这一点要落实下来的话，难度大吗？”姜老医生再度问道。

他是医学界的人，理论上来说应该是陆语问他才对。

但是目前涉及到的人工智能领域问题还是陆语的了解比他更多一些，到底是多毒的数据才能算毒数据，多好的数据才能够算优质数据？

又需要多少的数据才能够建立一个合适完善的数据库，喂给人工智能算法模型？

这些问题的答案显然都掌握在陆语的手里。

所以对于迫切想要弄清楚这一切的姜老医生而言，自然也就只能把这个疑惑抛给陆语。

“这个您放心，既然我今天向您提出这个问题，那就证明这个问题是可以解决的。”

“生殖数据库的问题，恰恰还是我们龙国的一个优势。”

“优势？此话怎讲。”姜老医生已经隐隐有些猜到陆语接下来要说什么了，只不过还是想听陆语把话说完。

“这就跟我们龙国外科手术大夫的水平是一个道理。”

“相比较于海外的绝大多数国家，我们龙国的人口更多，而且在保持如此高的人口同时，还拥有着至少是平均水平以上的医疗条件。”

“这就导致我们在有一个大量的数据同时，绝大多数的数据质量也还过得去。”

“这跟那些文字工作者的情况还不一样。”

想到这里，陆语忍不住笑了。

龙国地大物博，人口广泛。

在这个问题上，人口资源也是一个特殊的优势，病人多了病例就多能够作为人工智能深度学习的数据也就变得更多！

这还不像是前世的一些语言类人工智能模型。

前世国内捣鼓出来的一些语言类人工智能模型遇到的最大问题...

并不仅仅只是人工智能模型的这个模型本身不够智能，而是喂进去的数据存在着大量的毒数据，这也得益于网上的大量营销号捣鼓出来的各种营销稿、b家号。

这个问题至少在医学界是不存在的。

营销号敢在新闻方面乱搞，玩标题党和注水数据...那是因为乱搞了，也不会真的有人过来捉他们。

但是医疗层面就不同了！

人命关天啊！

涉及到人命的问题，谁敢胡来？

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