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P10：10.Application of Machine Learning t - 大佬的迷弟的粉丝 - BV1oa411c7eD
所以欢迎大家，今天是本学期四场客座讲座的第一场，从开始的那一周会有客座讲座，从今天起的一周，然后在学期结束时会有另一个，皮特和我决定做什么，就是引进比我们更了解某些专业领域的人。
今天的例子是关于心血管医学的，特别是关于如何在这种情况下对图像使用成像和机器学习，今天的讲座，我们很高兴能请到饶德奥教授讲话，拉胡的名字不断出现，因为我在过去几年里做了研究，首先。
我的小组开始对超声心动图感兴趣，我们说，哦，这里有一篇有趣的论文可以读，我们读了它，然后我们写了另一篇关于做潜艇的论文，保留射血分数的分型是一种心力衰竭，我们读到，我没注意报纸上的名字。
然后突然有人告诉我，下个月有个家伙要搬去波士顿，他在做很多有趣的工作和有趣的机器学习，你应该去见他，我当然要见他，然后我告诉他这些文件，我读过，他说，哦，所有的论文都是我写的，他是这方面的资深作家。
所以拉乌尔已经有一段时间了，嘿嘿嘿，呃，呃，他已经是这个领域的资深人士了，他开始在康奈尔大学进行医学院培训，在纽约市的康奈尔医学院，同时在洛克菲勒大学攻读博士学位。
然后他花了他博士后培训机构后的第一块钱，在波士顿这里，在哈佛医学院，他职业生涯的大部分时间都在加州大学旧金山分校任教，在加利福尼亚，在过去的一年里搬回来担任一个职位。
首席数据科学家对一个勇敢的想法项目来说是正确的，这是麻省理工学院和布里格姆联合发起的一个非常大的倡议，妇女医院学习心血管医学，他会告诉你更多，也许和拉胡的研究真的已经全面了。
但是你今天会听到的事情实际上不是什么，他职业生涯的大部分时间都在做，令人惊讶的是，所以这家伙的大多数人都更多地考虑基因型，以及如何真正连接基因型表型，牧场，但我特别要求他谈谈成像，所以这就是他会关注的。
今天事不宜迟，谢谢你能来，所以我习惯于给临床观众讲课，所以你们是迄今为止最有技术含量的观众，所以你知道，请饶了我一点，但我实际上想鼓励打断问题，这是一个非常固执己见的演讲，所以如果有人有任何问题。
请在上课的时候把它们带上来，等到最后，你知道，在某种程度上，这是固执己见的，因为我觉得有点热情，我们正在做的事情需要付诸实践，它本身不是，纯粹学术上有趣的，我们正在做的许多事情已经开始了。
这里其他人已经在做的事情，但同时，就这样就这样就这样，从那个角度来看是可以的，但它真的必须走自己的路，这意味着我们必须对它的实践有一些成熟的理解，阻力会在哪里，所以讲座会贯穿始终，有某种观点和评论。
希望这将是有用的，所以只是一个快速的轮廓，只是介绍心脏的结构和功能可能不是，麻省理工学院的普通本科生和研究生培训，谈谈心脏诊断的主要类型，以及他们是如何使用的，所有这些都是为了帮助引导。
关于我们如何自动化的想法和决策，并将其引入如何将机器学习人工智能应用到实际临床实践中，因为你需要给出足够的背景，所以你意识到挑战是什么，然后可能每个人都有的问题是数据在哪里，一个人怎么能接触到这些东西。
能够在这一领域做潜在的工作，然后我要尝试一下计算机视觉，谈谈至少我一直在思考的一些话题，与我们正在做的事情相关的，然后谈谈周围的一些工作，超声心动图自动流水线，绝不是金本位制，但实际上只是试图让。
在这个上面打个凹痕，然后思考一下大卫提到的课程，你上周或上节课谈到了心电图，所以那里的一些想法，以及它们将如何有助于对未来类型的方法的洞察力，配有自动口译，然后我的背景实际上更多的是生物学。
所以我会回来说，哦，好了够了，有了这些成像的东西，生物学呢，我们如何在那里做出一些见解，每次人们试图为冠心病获得资金，他们试图大肆宣扬这有多重要，所以这个还是，你知道吗，我们和肿瘤科的人有一些斗争。
但这仍然是世界上主要的死亡原因，然后人们就像，哦，你只是，你只是，你只是在强调发达国家，有你知道的，很多传染病，这些疾病更重要，但即使你看看这些你看看底部，这个还是，如果这是所有的死亡原因，年龄。
调整数，心血管疾病仍然是其中的头号疾病，所以它当然仍然很重要，在一些发展中国家，这种情况越来越多，也是如此嗯，考虑一下心脏的作用是很重要的，因为这将指导，至少疾病分类的方式。
所以心脏的主要作用是它是一个泵，它将含氧血液输送到整个循环系统，给所有需要它的组织，大脑，肾脏，肌肉和氧气，当然啦，是ATP生产所必需的，所以这是一个相当令人印象深刻的器官，它每分钟泵出大约五升血液。
通过锻炼，可以增加五到七倍，对于有条件的运动员来说，不是我，但其他人可以大幅提高，我们需要保持一个非常非常有规律的节拍，所以如果你停顿大约三秒钟，你可能会头昏眼花或昏倒，所以你必须保持心脏有节奏的跳动。
你可以计算出这将是什么，在典型的一生中大约有20亿次跳动，所以我会在整个过程中展示很多图片和视频，所以这可能是值得的，只是停下来谈谈，心脏的解剖结构是什么，所以心脏是这样坐着的。
所以尖的部分就像这样放在一边，所以我要描述一下血液的流动，所以血液来自一种叫做下腔静脉的东西，或者上腔静脉，这是从大脑中排出的，这是从下半身排水的，然后进入一个叫做右心房的房间。
它通过一种叫做三尖瓣的东西移动，进入所谓的右心室，右心室有一些肌肉，它泵入肺部，在那里，血液吸收氧气，所以这就是为什么它在这里显示为红色，含氧血液从左心房流出，然后通过二尖瓣进入左心室。
稍后我们会给你看一些二尖瓣的图片，然后左心室，这是心脏的大主力，把血液输送到，通过身体的其他部分，通过一个叫做主动脉的结构，如此如此穿过右心，通过肺部，穿过左心，穿过身体的其他部分。
然后在这里用黄色显示的是导电系统，你们上节课讨论了电气系统，窦房结在右心房，然后传导，心电图上的p波代表通过那里的传导，你通过保存V节点，有延迟的地方，这是一个公关间隔，然后你通过心室扩散。
也就是QR复合体，然后复极化是T波，那是一种电子系统，当然，这些东西必须紧密地结合在一起，每一种基本的心脏生理学都会显示出这张图，叫做威格斯图，它真正显示了电气系统的互连性，心电图在上面。
这些是提供者用听诊器听的心音，这是捕捉心脏压力变化的流动，在主动脉里，所以心脏在一段叫做舒张的时间里充满，二尖瓣关闭，心室收缩，压力增大，这是一段叫做姐妹的时光，最终一种叫做主动脉瓣的东西突然打开，血。
穿过身体的其他部分，心终于开始放松，房室瓣关闭，然后你再填满，所以这种情况以循环的方式一次又一次地发生，你有这种电学和机械性能的结合。
所以我这里有一些照片，这些都是核磁共振，我要谈谈超声心动图，这是一种非常丑陋的颗粒状的东西，不幸的是，我不得不和核磁共振成像一起工作，它们很漂亮，但非常昂贵，所以这是有原因的，所以这就是所谓的。
心脏的长轴视图，这是厚壁的左心室，到左中庭那里，你可以看到这种美丽的湍流的血液在里面流动，它从心房流向心室，是不是另一个病人，它被称为短轴视图，有左心室和右心室，所以我们有点斜着看，然后这是另一个视图。
称为，那里有点沉闷，对不起，我们可以把它稍微亮一点，这就是所谓的四室视图，所以你可以看到左心室和右心室在这里，所以这些不同观点的原因，就是，最终，人们有了功能和疾病的衡量标准。
与这些特定的观点相一致，所以你会看到他们一次又一次地回来，好的，所以医生喜欢组织疾病定义的方式，围绕着这些相同的函数，所以心脏不能正常泵血导致了一种叫做心力衰竭的疾病，这表现在上气不接下气。
腹部和腿部积液，这是通过药物治疗的，有时你可以有一些人工设备来帮助心脏泵血，最终你甚至可以进行移植，取决于它的严重程度，那是泵，这导致了一种叫做冠心病的疾病，如果血液完全堵塞，你可能会得心脏病。
或者心肌梗塞，那是胸痛，有时呼吸急促，我们通过血管成形术打开阻塞的血管，在里面插个支架，或者一起绕过它们，然后身体的流动，我是说，对不起，血液的流动必须是单向的，所以异常是血液通过瓣膜流动。
是一种瓣膜疾病，所以你可以有两种类型的元音，所以这叫做青色病，也可以有漏音，那叫反流，表现为轻头，呼吸急促晕厥，然后你得修好那些阀门，最后是节律异常，所以像心房颤动这样的东西，这是中庭的颤抖。
所以两次缓慢的心跳，心室功能不全可表现为心悸、昏厥，甚至猝死，你可以在里面插一个起搏器。
或者里面的鳍状肢层，或者试图烧掉心律失常，好的，所以这就像是以生理学为中心的观点，但事实是心脏有很多细胞，所以那里有更多的生物学，不仅仅是考虑泵的类型和电功能，嗯，只有30%的细胞。
这些心肌细胞也是如此，这些是参与收缩的细胞，这些是易兴奋的细胞，但这只是30%的细胞，细胞内有内皮，有成纤维细胞，里面有一堆血细胞，我也是，里面肯定有很多红细胞，我也是，所以你有很多其他的东西。
所以我们要回到这里来讨论，我们应该如何看待疾病，思考泵送和电激活的历史方法。
但实际上这里可能有更多的复杂性需要解决，所以有很多不同的，所以心脏病学是以成像为中心的，结果它很贵，因为成像有，你知道，花了很多钱做，所以我这里有美元符号，反映了我们所做的各种不同的测试。
所以你上周看到了最便宜的，心电图，所以一美元符号，那是用来，我是说有很多用处，比如说，人们可以用超声心动图诊断急性心脏病发作，包括声波的超声心动图，最终更多地用于量化结构和功能，会导致心力衰竭，瓣膜病。
肺部高血压，这是另一种形式，核磁共振成像在这个国家并不多，但非常昂贵，但做的事情基本上是一样的，你可以想象，即使它很美，人们过得并不轻松，并能够证明为什么它比这种稍微便宜的方式更好，然后你做血管造影。
可以通过猫眼扫描，也可以通过X光扫描，这可视化了血液通过心脏的流动，寻找要植入支架的堵塞物，膨胀并支架，然后你有这些非侵入性技术，比如PET和Spect，使用像锝这样的核苷酸，铷。
他们寻找血液流动的异常来检测是否，有创伤性，有一块心脏没有得到足够的血液，如果你得到一个这样的，而且很不正常，你经常去那里，你可以去看电影，就像我以前的老师常说的那样，然后你可能会得到。
你可能会发现自己的支架边缘或搭桥，所以心脏病学的一个可悲的事情是，我们不用生物学来定义我们的疾病，我们定义我们的疾病，常与解剖或生理是否异常有关，还是正常的，通常基于这些图像或数字，好的。
所以我们必须做出决定，我们也经常使用这些同样的东西，能够做出一些决定，所以我们必须决定是否要把除颤器，并这样做，你经常需要做超声心动图，看看心脏的泵血功能，如果你想决定某人是否需要血管成形术。
你得做个血管造影，如果你想做瓣膜置换，你需要回声，但其中一些实际上不涉及任何成像，这是我要谈论的挑战之一，这就是所有的未来，如果你能想象建立全新的风险模型，你一直坚持的新分类模型，外面的数据。
外面的数据最终被收集起来，因为有人已经觉得值得为此付出代价了，所以如果你想建立一个全新的风险模型，谁会得心肌梗塞，你可能不会做任何超声心动图，能够用来，因为没有人会一开始就为收集这些东西付钱。
所以这是一个能够创新的问题，我会继续回到那个问题上，因为我想你会被震惊的，我们在这些事情中面临的小样本量，部分原因是因为如果你只是想依靠什么，保险公司会愿意付钱来获取你的数据，你会被困住的。
只有能够摆脱这些东西，我们已经知道了一些，我的大部分工作都在思考如何改变这种情况，好的，所以再多一点，然后我们可以吃更多的肉，所以数据成像数据存储的通用标准，是一种叫做dicom的东西。
所以数字成像和通信标准，在一天结束的时候，有一些压缩的图像数据，有一个二进制标头，我一会儿就给你看，有很多很好的Python库，可以使用这些数据的，你可以用一个免费的查看器，好的，那么我从哪里得到这个。
所以这实际上是一种难以置信的痛苦，所以医院是为了临床手术而设立的，他们不是为了让你容易而设置的，获得大量的数据来进行机器学习，只是不是，只是不是真的在那里。
所以有时你会有一些这样的数据档案来存储这些数据，但人们让这变得困难有很多原因，其中之一是因为图像通常以像素为单位刻录，带有可识别信息的，她会把病人的名字印在图像上，你会有出生日期，你会有其他属性。
所以你就被困住了，他们在那里不仅是一个问题，供应商，不要让摆脱这些信息变得容易，所以你实际上有一个问题，他们真的不容易批量下载或识别，部分原因是，因为这样你就更容易更换供应商，让别人接手。
所以一旦它在里面，他们会让你有点困难，你很难把它弄出来，人们在出售他们的数据，这当然也在发生，所以有一些尝试试图以这种方式控制事情，你想要的许多标签都是单独存储的，所以你想知道这些人的疾病。
所以你有原始的成像数据，但所有临床的东西都在别的地方，所以你有时必须把它联系起来，所以你需要进入那里，所以只是为了给你一点规模的概念，所以我们要做所有的心电图，从布里格姆和妇女。
大约有三千万储存在历史上，这都与成本有关，所以正电子发射断层扫描你可以得到大约8000个，我们是最繁忙的中心之一，你知道的，超声心动图在三十万到五十万之间，档案，所以这变得更有趣了，好的。
那么图标标头是什么样子的，你有某种标识符，然后你在那里有一些信息，图像的属性，病人姓名，出生年月日，这种东西就在那里，有一些可变性，所以这从来都不容易，所以这些不同的模式对他们有一些不同的好处。
这就是为什么它们被用来治疗一种或另一种疾病，所以真正令人头痛的是心脏在运动，所以胸壁会移动，因为我们呼吸，心动，我也是，所以你必须想象一些东西，因为它有足够的时间频率，你不会被心脏本身的基本运动所淹没。
所以这些事情中的一些并不是很好，所以幽灵或宠物获得他们的图像，它们是，你知道的，几分钟内的放射性计数，所以当涉及到像那样移动的东西时，这肯定是一个问题，如果你想有高分辨率，所以你通常没有。
你的空间分辨率很差，最终它不能很好地处理移动方面，所以冠状动脉造影有非常非常快的帧率，这是X光，速度很快，心电图可以相当快，核磁共振和CT不太好，所以图像有一些退化，结果，人们会做一些叫做门控的事情。
他们会在那里做心电图，心电图，试着把不同心跳的不同部分排成一行，然后说，嗯，你知道的，我们从这里拍这张照片，从那里把它和这个对齐，这个暂时，我要谈谈关于注册的问题，但归根结底，这是人们必须处理的问题。
所以这是一个有趣的计算机视觉问题，好的，序言差不多写完了，好的，所以嗯，那么我们为什么要想象这些东西会有用呢，所以事实证明，解释的实践涉及到大量的手工测量，所以像我这样的人和那些应该训练太久的人。
发现自己拿着小尺子测量各种东西，例如，这是动脉狭窄，所以你可以用一点卡尺测量一下，和这里比较说，啊，这里缩小了80%，你可以测量这个房间的面积，左心室，你可以测量它的面积，你可以说啊，它的峰区是这样的。
它的最小面积是这个，因此它收缩了一定的数量，所以我们做那些事情，我们测量，那些东西是手工的，我们做的另一件事是我们实际上只是通过观察它们来诊断它们，所以这是一种叫做心脏淀粉样蛋白的疾病。
具有一些增厚的特点，我会向你展示更多关于这一点的知识，这里有一些斑点，所以人们确实看着说，啊，就是这样，所以有一个，有一种分类问题，要么出现在图像层面，要么出现在视频层面，所以我们来谈谈这是否值得做。
但是但是是的，这是用软件吗，还是你真的拿着尺子和尺寸，所以软件包括点击一个点，拉伸某物并单击另一个点，所以这比从你的后口袋里掏出尺子要好一点，但也好不到哪里去，所以我们要讨论三个小领域，再说一遍。
这不是，我是说，在过去的两年里，我真的参与了这件事，或者说，大卫请我在这里发言是很好的，但我不打算，我想这个房间里的人可能在这个领域有更多的经验，但与我们一直在做的事情相关的领域是图像分类。
然后是语义分割，因此图像分类正在为图像分配标签，非常大的语义分割，将每个像素分配给类标签，我还没有我们还没有做任何关于图像注册的事情，我正在思考一些有趣的问题。
这实际上是将不同的图像集映射到一个坐标系上，好的，所以很明显图像分类是你想象中医生会做的事情，所以也许我们可以模仿这似乎是一件合理的事情，很多事情让放射科医生，解释图像的人确实参与了识别，他们真的很快。
所以他们通常需要几分钟来做像侦探这样的事情，有肺癌，侦探，有人得了肺炎，判断心脏里是否有液体，甚至不到一分钟30秒，他们可以，他们发球非常非常快，所以你可以想象，你知道周围的兴奋浪潮。
图像分类真的是一种后图像化，所以大概三年左右，大约四年前，我们在医学上总是有点迟钝，所以有点落后于其他领域，他们去的地方是已经有数据集的地方，它们是简单的识别任务，所以说，他们受到了很多关注。
和其他地方都被，获取数据有多难，所以如果你不能得到足够大的数据集，你也做不了什么，好的，所以大卫提到你们已经覆盖得很好了，这可能是一顶旧帽子，但我想说，在卷积神经网络之前。
医学中的图像分类空间没有发生任何事情，只是不是，我是说，人们甚至不认为现在值得做这件事，有很多兴趣，所以我有很多不同的公司来，在这些事情上寻求帮助，所以它现在是一种非常吸引人的东西，我想人们还没有想好。
我们将如何利用这一点。
例如，如果放射科医生花一分钟到两分钟读一些东西，把它自动化你能得到多少好处，真正的问题是，你不能把放射科医生带走，他们还在那里，因为他们是上钩的人，他们会被起诉的，它是医学界被起诉最多的职业之一。
所以我是说有很多人可以看X光片，你知道你不，你不需要那么多训练，但如果你是那个要被起诉的人，结果是医学上真的没有任何任务转移，没有那种，哦，我要让某某承担九十九，有什么问题就告诉我，就是不会发生。
因为他们最终不愿意把它传递出去，所以这是值得考虑的事情，所以你有一个相对容易的任务，非常昂贵和熟练的人做，他们拒绝放弃，好的，所以这是个问题，但你可以想象有一些场景，我们将更多地讨论它可能在哪里。
所以让我们假设这是一夜之间，放射科医生在家里睡得很舒服，你在急诊室里做了一堆研究，你想弄清楚好吧，我们应该给他们打电话，所以你可以想象可能会有分诊，因为现状是，我们会把他们一个一个带走。
也许你可以想象快速筛选，然后重新确定它们的优先级，他们仍然会被每一个人看着，只是顺序可能会改变，所以这是一个例子，你可以想象可能有单独的，你知道其他人可以同时阅读，我们会回到这个问题上，你可以有两条流。
这是否是一个有意义的场景，也许在资源匮乏的环境中，我们没有与放射科医生合作，也许这是有道理的，我也是，所以我们也会回到这个问题上，好的，所以这里还有一个问题。
所以医学上几乎所有的东西都需要一些视觉发现的确认元素，你知道有些原因很简单，所以假设你想谈谈有一个肿瘤，所以如果你要请外科医生做活检，你最好告诉他们在哪里，仅仅说这张照片有肿瘤是不够的，在它的某个地方。
所以有一些因素，那个，你需要更详细一点，而不是简单地进行分类，用一个水平和图像，但我想说除此之外，所以所以我你知道，当我让我们说，我要让我的一个病人去做瓣膜手术，我和他们坐在一起，发出他们的回声。
和他们并排坐着，把他们指向它所在的地方，拿出一个正常的比较一下，因为我想让他们参与决定，我想让他们觉得，他们不仅仅是信托，他们必须在一天结束时信任我，他们甚至不知道我在展示，我是说。
我会告诉他们他们的名字，但最终还是有一些信任的因素，他们不能这样做，但同时也有一种共同决策的感觉，你试图和一个生活真的很糟糕的人交流，你知道，冒着风险，这就是我们做这个决定的原因，所以你越能想象到。
就越难证明这一点，所以医学是这样的，你知道吗，我发现这篇来自伯克利的本·尤的评论刚刚出版，它谈到了这种紧张，预测准确性与描述准确性之间的关系，所以这是一种，这是我们认为很重要的典型事情，然后呢。
有很多人写过这类事情，医学是艰难的，这里的空间要求很高，在这个空间里几乎是不灵活的，所以这是一个很难解决的问题，就能够取得一些进展而言。
所以我们将更多地讨论一个可能发生的事情，好的，所以这可能是非常熟悉的东西，我也是，所以我们在一些疾病检测模型方面遇到了这个问题，我并不觉得这一切都很令人满意，就能够成功地本地化而言，所以只要翻阅文献。
它看起来像是一种能够解释，图像的哪一部分是驱动某种分类的，那个领域有点古老，也许可以追溯到那之前，但最终有两种广泛的方式，你可以想象找到一个范例图像，最大限度地激活课堂分数。
或者你可以拿一个给定的图像说，它的哪个方面推动了分类，所以在这篇论文中，他们要么做了这两件事，要么优化了这一点，从所有训练数据的平均值开始，他们优化了强度，直到他们为给定的类最大化分数。
这就是这里显示的，另一种方法是在某种意义上，你可以对分数函数求导，相对于所有像素的强度，想出这样的东西，但你可以想象你把这个给一个病人看，他们不会很满意的，所以说，所以很难证明这是非常有用的。
但似乎这个领域有所进步，我还没试过这个，这是马克斯·韦林和他的公司几年前的一篇论文，也许你们对这个有一些熟悉，但这最终是一种不同的方法，从某种意义上说，它们采取了某种补丁，这个紫色的补丁。
他们比较最终分数或班级标签，相对于你所知道的，所以把这里的强度，并将其替换为从外围进行的有条件结果采样，只是比较这两件事，看看你是否被激活，这是一种，这里的红色，也就是，这就是他们做条件采样的方式。
然后蓝色是负面的贡献者，你可以想象这里有更多的区别，然后在医学方面有更多的东西，这是大脑核磁共振，所以取决于这种补丁的大小，你会得到不同程度的分辨率。
定位图像中一些相关的区域，所以这是我们非常期待的事情，医学界的很多要求，就能够展示这一点而言，至少我们最初的尝试不是很令人满意，用我们正在做的事情做这件事，但也许这些算法变得更好了，好的。
所以接下来重要的是，好的，所以这就是人们所做的，所以所以我花了，你知道，我在哈佛做了心脏病学研究员，我只是追踪圆圈，我就是这么做的，我只是在画圆圈，我和我伸出一把尺子，然后把它喂进去。
至少程序为我计算了它的体积，面积和体积，但除此之外，你必须自己做这件事，所以这就像是一个完成的任务，有时你可能不得不，所以说，这里是一个关于卷的例子，通过追踪这些东西来计算。
报道中的大部分内容都涉及到这样做，所以这似乎是一个非常明显的任务，我们应该能够改进，所以医学往往不是最有创意的，在尝试一系列不同的架构方面，所以如果你看看报纸，他们都跳上了这个单元，作为最受欢迎的。
一种最受欢迎的语义分割体系结构，所以这里的人可能很熟悉，我真的只是它捕捉到了这一点，这种编码或收缩层，你在哪里取样，然后是一种对称的向上采样，然后最终有这种跳过连接，你在那里拍摄图像。
然后你把它和这种上采样层连接起来，这有助于获得更多的本地化，所以我们用这个做论文，我们会稍微谈谈这个，它在医学文献中很受欢迎。
其中一件很烦人的事情是你会发现，你会发现的一些图像，比如说心室，你会发现这个分割得很好的区域，然后你会发现这个小卫星心室，图像会选择，所以你会得到这个，你知道的，问题是这种像素级分类往往是一个问题。
人类永远不会犯那样的错误，但这听起来像是，它是它在，这是一种常见的张力，这种专注于相对有限的规模最终会有问题，当谈到拿起全球，一种全球架构，所以在文献中有很多不同的解决方案，我只是强调了。
其中一些来自谷歌不久前发表的一篇论文，捕捉到的东西之一，这些想法和膨胀的卷曲，所以你想象你有某种卷积，建立在卷积上，所以最终你会有一个更大的接收场对这一层来说，尽管你没有真正增加你必须学习的参数的数量。
所以有一些，好像有很多，这不仅仅是我们的问题，但对这个领域的许多人来说是一个问题，所以我们需要多一点冒险精神，在尝试这些其他方法方面，我们确实尝试了一点，但没有发现巨大的收益。
但我认为最终还需要做更多的工作，好的，所以在开始工作之前，我要说的最后一件事，图像配准的想法真的是，所以我谈到了有时有些技术是有局限性的，在空间分辨率或时间分辨率方面，这是一个PET扫描。
这里的这种红光，在背景中，我们有一个心脏的猫扫描，很明显，这是一张注册不良的图像，PET扫描就在这里，当它真的应该在这里排队的时候，所以你有一些注册更好的东西，也提到了这个问题，但最终加廷。
如果你有一张从不同心脏周期的不同部分拍摄的图像，你必须以某种方式将它们对齐，所以这是一个非常听起来像是计算机视觉世界中一个非常成熟的问题，我们在这个空间里什么也没做，但最终它已经存在了几十年。
以为我至少会摸摸它，触摸它，所以这是一种老派的方式，然后现在人们开始使用有条件的，能够学习几何变换的变分自动编码器，这是普林斯顿的西门子集团，又有这篇论文，没有什么我要关注的。
只是想把它作为一个仍然感兴趣的领域提出来，好的，所以我想我们做得很好，但是你说四三五五，好吧，好吧，打断一下，请打断一下，好的，我希望我没有讲得太快，好的，所以我要谈谈，你知道吗，正如大卫所说。
这不是我的领域，但越来越多的人对参与其中感兴趣，部分原因是我对临床医学的挫折，所以这是我对临床医学的挫折之一，所以心脏病学并没有真正改变，它失败的原因之一就是，早发疾病，所以这里是这里是一个。
这里有一种典型的个人资料，有点滑稽，所以像我这样四十出头的人已经开始有一些问题，用其中的一些数字，所以我喜欢开玩笑说，自从我从加州回到哈佛系统，我的血压上升了十分，不幸的是，这是真的。
但是这些变化已经开始发生了，没有人对此采取任何措施，这样你就可以去看医生了，你知道你也在说不，我不想吃任何药，他们就像不，否，否，你不应该吃任何药，所以你就哼哼唧唧，十年过去了，十五年过去了。
最后你说好吧，看起来至少我的同事在吃药，所以也许我愿意这么做，所以我们有很多东西可以治疗，但往往很难，你在医生层面上看到了这一点，我也是，是的，对于上坡的价值，个人偏差有多大，用于。
所以最佳值是和是就像一个参考值，你可以离开，所以血压，这么说吧，所以人们认为最优的是小于120，两百人中不到八十人，人们在，你知道的，所以你会在两个，但是一百四十年代会有很多人，和一百五十。
在一段时间内，对此会有一定程度的虚无主义，我的病人会说，哦，我和停车管理员打架了，哦我，你知道的，我只是，你知道的，我有一个非常糟糕的电话，我是说，你知道有无数的理由，一个人不应该开始服药。
这种情况会持续很长时间，是呀，蕾妮，你如何评估血压的风险，因为我喜欢噪音，国家肯定会去看一次医生，是啊，是啊，所以好吧，所以这是一个很好的观点，如此如此，哦，是啊，是啊，所以所以问题是，就是，那个。
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所以这些是有一个噪声点估计，人们已经表明，平均往往做得更好，但同时，如果这就是你的全部，你知道吗，偏见很有趣，因为偏见来自某种程度的压力，但是我们在生活中有很多压力。
我希望我不是病人生活中压力最大的部分，所以我认为最终会有所以我的意思是，这是一个，问题是这是一个，这是一个很好的理由，有人说服你放弃他们，让他们做任何事情，这就是最终发生的事情。
所以这可能是一段很长的时间，我想这没关系，所以这是可怕的部分，好的，结果发现一旦出现类似心力衰竭的症状，所以五年后50%的死亡率，有人因第一次心力衰竭住院，通常症状就在那个时候，所以很不幸。
这些事情往往是在背景中发生的不可逆转的变化，基本上你直到比赛后期才真正有任何症状，所以我们遇到了一个问题，我们有一个巨大的延伸，我们知道有风险因素，但我们有很大的延伸，在那里没有人对他们做任何事情。
然后在那之后，我们的事情就会相对较快地走下坡路，不幸的是，你知道，我会提出一个理由，可能反应可能是最好的。
在那边的这个阶段，费用真的到处都是，所以我们真的很想找到，这是我认为医学上缺少的，我稍后会再来讨论这个问题，但我们真的想有这样的，你知道的，如果你要在这个无症状阶段做什么，最好便宜点。
你不会每天或每年都得到核磁共振成像，对于有这些的人来说，你知道没有症状，我是说，系统就会破产，你有那个，所以我们需要这些低成本的指标，可以告诉我们在个人层面上，不仅仅是如果我们有一千个像你这样的人。
有人会受益，但真的，这是我的病人会说的，他们会，他们会对他们的心电图或回声每年都在做感到非常兴奋，因为他们想知道，与去年相比情况如何，他们想在他们的水平上进行一些比较。
不仅仅是一些关于某某的公共卫生报告，你知道这对一百个像你这样的人来说是一个好处，所以它应该是一种低成本，应该对某事进行反思，个人层面，应该相对特定于疾病过程，在某种程度上有表现力的。
通过治疗应该会好起来。
我认为这是非常重要的事情之一，如果有人做了你要求他们做的事情，希望那会更好看，然后我们激励，我想这就是人们被激励的方式，他们得到的回应，所以我会提出一个理由，即使是简单的事情，就像超声波。
我在这里展示了一个确实捕捉到了其中的一些东西，不是所有这些，但他们有一些这样的东西，所以所以你有，例如，在高血压的情况下，左心室肿块开始增厚，这是一种定量的连续度量，它只是随着时间的推移而变厚。
心开始改变，泵送功能会随着时间的推移而变得更糟，左心房就是这里的这个结构，这个薄壁结构太神奇了，从某种意义上说，它几乎是心脏压力的晴雨表，这是一个可怕的参考，好的，所以说，但它，但它往往会变得越来越大。
以一种非常微妙的方式，在任何症状发生之前，所以你有这个，这只是一个观点，对呀，这是从超声波上获得的简单视图，在个人层面上捕捉其中一些东西。
所以这就引出了我的一些想法，我们可以想象自动解释，如此受益，如果你想想想你不太可能在哪里，所以用这些非常，非常困难，结束阶段或复杂的决定，在那里你有一个超级熟练的人，甚至一开始就收集数据，他们经过训练。
他们很有经验，你有一个非常昂贵的硬件用来收集数据，你有专家解释，这是在病程后期进行的，你必须做出非常艰难的决定，所以你可能不想把它搞砸，所以可能不是尝试在那里安装自动化系统的好地方，但什么会吸引人。
就是试图使那些甚至根本没有做过的研究成为可能，所以转移到初级保健环境，使用低成本手持设备，所以即使是现在，也有公司开始尝试自动化，数据的获取，通过帮助人们收集它。
并引导他们在疾病过程的早期收集正确的观点，这里没有真正的症状，决策支持就在附近，你是应该开始一些药物还是加强它们，低负债，低成本，所以这是一个我们想关注的地方。
在这个领域引入某种创新，嗯好吧，所以这又回到了这种幻灯片，我说过你可以想象这些东西很低，挂果，但也许这些不是我们应该关注的，相反，我们应该专注于以低成本实现更多数据，从我们收集的数据中获得更多。
一开始就帮助人们获得它，所以这是一类事情，这就是我在上一张幻灯片中突出显示的，你可以想象在医院系统级别的后台运行的东西，只是想看看是否有人在某些方面被遗漏了，然后分诊，我将在下一张幻灯片中讨论。
我们会回来的，然后真的，这也是我进入这个行业的原因之一，我们想做一些超越练习的事情，只是简单地重复我们已经做过的事情，所以这种对中间状态的定量跟踪的想法，疾病亚类，这实际上是真正的原因。
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我所说的一切，我们在样本量方面严重不足，尤其是如果你想描述潜在的复杂生物过程，所以我们预计我们需要高维数据，我们需要大量的样品，弗拉基米尔<
所以这些东西需要时间，这些疾病需要时间，所以如果我现在引入一个新的测试，我要如何证明这些都是有益的，因为这种疾病发展了十到二十年，所以我不打算谈论解决这个问题的方法，好的，所以很多数据的一个问题是。
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那里有很多，这一直在发生，有很多老鼠模型表明，如果你进行突变，只有在白细胞室里你会完全改变，疾病本身就很好，大量的数据表明有一个信息丰富的，那里的细胞类型，它是可访问的，嗯，已经有很多预测模型了。
他们可以用这些来做，它们表达了许多与，在许多这些生物过程中都有一个窗口，所以我们专注于计算机视觉方法来处理这些数据，所以我们决定，如果我们不能做组学的东西，因为它太贵了，我们将拍摄幻灯片。
每个人有数万个细胞，然后我们可以引入荧光染料，可以集中在许多不同的细胞器上，然后我们可以潜在地扩大表型空间，通过添加各种扰动，它可以揭开人们的属性，甚至可能在基线时相对不存在，我得到了。
我想我被计算机视觉的体验赋予了力量，为了回声的东西，我说嘿，我能做到，我可以训练这些模特，如此如此，所以我们，我们现在所处的位置，我们可以在哪里，你知道这东西每人要花几美元，它很便宜，你可以。
你知道你可以继续扩大表型空间，你可以把带进来，你可以在这里拿任何你想要的东西，你还在这种年龄，你可以，所以我们只是背着，我们只是在周围盘旋，只有几个研究助理在诊所里徘徊，我们一个月可以做成千上万的病人。
所以每年有成千上万的病人，所以我们可以在这里进入深度学习样本量，所以我们希望这些初级分析成本低，可重复性，富有表现力的，对治疗有理想反应，所以这就是这里的空间，我们有很多东西。
我们有所有这些人的医疗记录数据，我们可以有选择地做体细胞测序，我们和基因组协会，我们有所有的心电图数据，我们有选择性正电子发射数据，所以它有很多额外的拇指，我们希望能够走我们便宜的化验。
对那些更贵的东西，但对此有更多的历史数据，所以这就是我这些天的生活，时间问题已经解决了，因为我们在MGH找到了一个合作者，他有350万张这样的记录，在细胞计数和细胞计数据方面，可以追溯到大约三年前。
所以我们应该能在那段时间里举办一些像样的活动，我需要为350万条记录建立一个文档分类模型，来决定他们是否患有冠心病，但听起来是可行的，我们在这个空间里无所畏惧，然后他们还有1300万张图像。
所以成千上万的人用幻灯片的文字，这样我们至少可以得到合适的重量来转移，从这些数据中学习，我们这样做是为了急性心脏病发作的病人，如此如此是的，所以这是我最终要做的，所以它是现有成像之间的桥梁。
现有常规医学数据，这种低成本的表达系列类型的东西，最终希望扩大表型空间并降低成本，我认为我从处理昂贵的图像数据中得到的所有教训，促使我在这个空间周围建造一些东西，所以这是我的，它现在是我的孩子。
你们很多人都知道，很多事情要人们参与，如果他们想，这些是一些资金来源，所有的权利。
