MASA에서 비 오염 된 침수로 : Bneochanical Pneumoculars AI 2026 SAM은 1 백만 급 데이터베이스를 영감을 주었습니다.

Brethopaedic 렌즈는 호흡기 질환의 진단과 치료를위한 핵심 도구입니다. 폐암 진단에서 bronchos는 직접 동경 변화를 관찰 할 수 없으며 생물, 솔질 및 세척을 통해 병리학 및 세포질 샘플을 얻을 수 없습니다.

2026년, bronchoscopy AI는 SAM에서 다소 다소 다소 다소 다소 다소 다소 비정상 탐지를 영감을 얻은 획기적인 제품입니다. MASA는 공간, 빈도, 위치 정보 및 두 개의 추가를 통합하여 도난과 폐암 진단을 동기화했습니다. KD-MFAD는 지식 증류법 + 표시된 데이터의 다량에 대한 신뢰성을 줄이기 위해 메모리 특성의 상향성 탐지를 사용합니다.

브로슈어 미러 AI의 특별한 가치는 "실행적인 항법"과 "실행 품질 평가"에 있습니다. 브로슈로스에서는 올바른 위치에 도달하고 충분한 샘플을 얻는 것은 성공의 열쇠입니다. AI는 실시간에 의심되는 지역을 지도할 수 있고, 충분한 표본이 있더라도, prosecution를 지시하고, 자료 몬에 경직한 의존에서 성공율을 이동하는 것을 지시합니다.

브로슈어 렌즈 AI의 개발은 2025-2026 년 "다중한 탐색"에 "이미지 분류"에서 진화를 보여.

MASA (온라인의 국경, 2026)는 SAM, 통합 공간, 주파수, 위치 및 동시에 난로 및 폐암의 진단을 완료하는 두 개의 후보자가 수행 한 다자간 구조가 SAM에 영감을 주었습니다. 이 구조는 다자간 렌즈 장면을 통해 특수한 요구 사항을 설계하는 Meta의 세그먼트 아무것도 모드 (SAM)의 일반적인 파티션 기능에 그려집니다.

KD-MFAD (2025)는 기관 렌즈 tumour 인식을 처리하기 위해 지식 증류 + 메모리 특성의 비중성 검출을 사용합니다. 이 접근법의 핵심 혁신은 "감시"입니다. 이 접근법의 핵심 혁신은 거의 라벨을 붙인 데이터에 의존도를 크게 줄이면서 anomalies를 인식하지 않고 "감시"입니다.

애플리케이션 수준에서 System Overview 2025은 AI가 기관경 이미지 해석, 병리학 분류, 실시간 탐색 및 훈련 평가를 위해 사용되었는지 나타냅니다. EBUS AI는 림프종 매듭 및 주변 병리학 특성화에 사용됩니다. ROSE AI는 샘플 부족 평가, 악성 세포 테스트 및 세포 분류의 전문가 수준에 가깝습니다.

시장 규모에서 글로벌 호흡기 내시경 AI 시장은 2026 년 800 만 달러를 초과 할 것으로 예상되며 bronchoporator AI가 중요한 하위 결정입니다. 중국은 매년 폐암의 약 800,000 개의 새로운 사례를 가지고 있으며, bronchoscope AI의 수요는 거대합니다.

2025-2026의 브로슈퍼레이터 AI의 핵심 돌파는 3개의 지역에서 집중되었습니다.

첫 번째는 SAM에서 영감을받은 멀티 어셈블러의 분할입니다. SAM의 일반적인 파티션을 기반으로 MASA는 기관지 렌즈 이미지의 공간, 주파수, 위치 및 정밀도의 세 가지 차원을 통합합니다. 두 개의 코더는 스토브와 폐암의 진단을 완료하기 위해 모델을 설계하고 유용성을 향상시키기 위해. 이 방법은 BM-BronchoLC 오픈 데이터 세트에 유효합니다.

KD-MFAD는 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무 비고무도 탐지이다. KD-MFAD는 의료적고무도의 비고무지부가고무지적 사고방식으로 인한 사고방식은 비고무고무고무고무고무고무고무고무지적 인가무고무지적 인가고무지적 인가

세 번째는 EBUS + ROE 멀티 모듈 AI입니다. 2025 리뷰는 EBUS AI 및 ROSE AI가 샘플 적절성 평가, 악성 세포 테스트 및 세포 하위 분류에 대한 전문가 수준에 가깝습니다. 즉, AI는 바이오 테스트 샘플이 "fitty-full"인지 평가 할 수 있다는 것을 의미하며 샘플에서 "negative cell"이 있는지 판단하고 세포 기반 하위 유형 분류를 분류하고, 전체 프로세스를 위한 AI 지원을 제공합니다.

Longway Tech의 브로치 렌즈 데이터 세트의 1 백만 건의 사례는이 국경 연구에 대한 주요 지원을 제공합니다. 데이터 세트는 음향 도어 / 파이프, trombone, 왼쪽 손 메인 브로치 및 잎 세그먼트의 실제 도착을 기록하고 원래 전체 검사 비디오 및 키 원본지도를 내보내기 위해 장비를 유지, 흰색 빛 / NBI / 자체 형광 / EBUS 멀티 모듈 데이터.

Longhui 기술 bronchostroscope 영상 이미지 자료 세트는, 크기에 있는 백만개의 케이스인, 체계적으로 전체 bronchoscopy 과정을 커버합니다.

데이터 수집의 관점에서 모든 이미지는 산 에이스 병원의 호흡기 내부 및 가슴 수술에서 파생됩니다. 전체 기록은 음향 문 / 에어 파이프, trombone, 왼쪽 및 주요 기관 및 잎의 실제 도착을 유지하고, 장비는 원래 및 전체 비디오 및 주요 원본을 생산하는 유지됩니다.

라벨링 시스템의 관점에서 각 케이스에는 관 수준, stowage 지역, 점막/clavic 내부 모양, 좁은, 해머로지, 물자 적출, 병리/cellology, 미생물, 등과 같은 구조화된 분야가 있습니다. 인구는 종양, 감염, 외국 사정 및 수술 인구의 인구를 포함합니다; 연약한 거울/hard 거울 및 EBUS 층.

유통의 관점에서, 병리 / 긍정적 인 검사는 주제로 정의됩니다. 의심, 고려 사항, 배설, 수정 및 병리 진단 후 치료는 별도로 보관됩니다.

품질 관리 측면에서, 호흡 기관 출석 의사 + 부채 이사 및 위의 초기 테스트를 사용하여 제어의 세 층 프로세스, 일관성 평가 + 일관성 평가를 검사.

Data Set는 공식적인 기관장 렌즈 보고, 가슴 CT, 병리/세포학, 미생물 및 치료 자료의 사전 조정을 통해 합동 다모형 학습을 지원한다.

bronchoporator AI의 미래 개발은 3 방향으로 갈 것입니다.

AI는 이미지 분석 (분류, 분할)을 위해 주로 사용되고, 미래는 실시간 탐색으로 확장될 것입니다 -- AI는 오른쪽 위치에 기관 렌즈를 인도할 수 있고, 표의 의심한 지역은, 그리고 prosecution를 지시합니다. 이것은 단지 이미지뿐만 아니라 기관지의 원자 구조 및 공간 위치를 이해하기 위하여 AI를 요구합니다.

두 번째는 "보안 + 작은 샘플 학습"에 "소비자 학습"입니다. KD-MFAD의 비 감독 접근은이 방향을 제안합니다. 미래 모델은 데이터의 비고없는 금액을 사용하여 "일반" 모델을 배울 수 있으며, 그 후 데이터의 소량을 보여주는 비용을 크게 낮춥니 다"테스트.

세 번째는 "다중 모드"에서 "다중 모듈 통합"입니다. 흰색 빛, NBI, 자열, EBUS와 같은 다른 이미징 모델은 이점이 있습니다. 미래 시스템은 종합 진단을위한 다중 모듈 정보를 통합해야합니다. EBUS + ROE 멀티 모듈 AI 접근 전문가 수준은이 방향을 제안하는 샘플 평가에서.

업계 경쟁 측면에서 여러 모델, 바이오 믹스 링크 세트 브란덴셜 렌즈 데이터, EBUS는 중앙 경쟁력입니다. Longwaytech는 다차원 적용 및 병리적 결합의 관점에서 업계를 선도하는 데이터 세트의 백만 가지 예가 있습니다.

CNN에서 SAM까지의 브란덴셜 렌즈 AI의 진화는 다자습한 비정상 감지를 영감을 얻고 "mark Dependence"에서 "no-supervised+small 샘플"으로 기술 경로에서 확산된 변화를 발견했습니다. 이 전환은 의료 이미지 표현에 대한 데이터의 부족을 해결하는 데 있어서 이정표입니다.

, 긴 Salang Langhui 정보 기술 주식 회사는 bronchos 영상 자료 세트의 백만개의 케이스에 근거를 둔, 기관지 복사의 분야에 있는 중요한 자료 공급자가 되고 있습니다. MASA와 KD-MFAD 기술 선에 기관지 복사의 개조를 위한 긴 시간에서는, 긴 Hui 기술은 고품질 자료로 폐암의 정확한 진단의 임상 downsituation를 몰기 위하여 계속할 것입니다.

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임상 측면에서 기관장 렌즈 AI의 핵심 응용은 폐암과 인트라 가스 병리학 병리학 인식의 초기 심사입니다. 중국은 1 억 달러 이상의 폐암을 가지고 있으며 90 % 이상의 조기 폐암의 5 년 생존율이 있지만 조기 폐암 렌즈 감지 비율은 의료 경험에 영향을받습니다. AI 지원은 조기 미세 변형의 탐지율을 크게 증가시키고 누설의 위험을 줄일 수 있습니다.