丽莎老师讲机器人之利用AI帮助检测脑动脉瘤

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斯坦福大学官网发布一项最新成果：放射科医师借助人工智能算法改进了脑动脉瘤的诊断——脑动脉瘤是大脑血管中的隆起物，可能会渗漏或破裂，可能导致中风、脑损伤或死亡。
这项研究显示了人类如何在人工智能工具的帮助下参与诊断过程。
该工具围绕一种名为HeadXNet的算法构建，可以提高临床医生正确识别动脉瘤的能力，其水平相当于在包含动脉瘤的100次扫描中发现另外六个动脉瘤，除此之外，它还能提高临床口译医生的共识。
虽然HeadXNet在这些实验中取得的成功很有价值，但研究团队提醒说，需要进一步调查，以便在实际临床部署之前评估AI工具的可靠性，因为不同医院拥有不同的设备硬件和成像协议，研究人员计划通过多中心合作解决这些问题。
对脑部扫描结果进行梳理、寻找动脉瘤意味着要浏览数百幅图像。动脉瘤有多种大小和形状，并以不同的角度向外膨胀——有些动脉瘤在一系列类似电影的图像中不过是一个光点。

“寻找动脉瘤是放射科医生最费力、最关键的任务之一，考虑到复杂的神经血管解剖结构所带来的固有挑战，以及遗漏动脉瘤可能导致的致命后果，这促使研究人员将计算机科学和视觉的进步成果应用于神经成像。
小组的核心挑战是创建一种人工智能工具，可以准确地处理这些大量的3D图像并补充临床诊断实践。
为了训练他们的算法，研究人员收集了611例头部CT血管造影中检测到的临床意义显着的动脉瘤。
研究人员手工标记了每一个体素——相当于一个像素的3D图像——是否属于动脉瘤的一部分，“建立训练数据是一项相当艰巨的任务，数据量很大。”
经过训练之后，算法确定扫描的每个体素是否存在动脉瘤。
工具的最终结果是算法的结论以半透明的高亮显示在扫描的顶部。这种算法决策的表示形式，使得临床医生在没有HeadXNet输入的情况下仍然可以很容易地看到扫描结果。
“这些带有人工智能功能的扫描结果将如何提高临床医生的表现，能够将动脉瘤的确切位置标记给临床医生看，而不仅仅是让算法说图像中包含动脉瘤。”
通过评估一组115个动脉瘤的脑部扫描，八名临床医生对HeadXNet进行了测试，一次是在HeadXNet的帮助下进行的，一次没有。
通过该工具，临床医生正确识别出了更多的动脉瘤，从而降低了“漏诊率”，而且医生之间更有可能达成一致。此外，HeadXNet并没有影响临床医生决定诊断所需的时间，也没有影响医生在患者没有动脉瘤的情况下正确识别扫描的能力。
HeadXNet核心的机器学习方法可能会被用来识别大脑内外的其他疾病。例如，设想未来的版本可以专注于加速动脉瘤破裂后的识别，从而在紧急情况下节省宝贵的时间。但是，将任何人工智能医疗工具与医院放射科的日常临床工作流程集成起来仍然存在相当大的障碍。
目前的扫描查看器并不是为配合深度学习而设计的，因此研究人员不得不开发定制的工具，将HeadXNet集成到扫描查看器中。

丽莎老师讲机器人之治疗脑血管病，有了人工智能医生

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脑血管病诊疗辅助决策系统日前发布，这是一套贯穿诊断、治疗、预后全过程的辅助决策系统，标志着脑血管病人工智能医生来了。
脑卒中是一种常见的疾病，首次脑卒中后1年的复发率高达17.1%。越是偏远落后地区，复发率越高。治疗脑卒中，不少基层医生有点发怵。在临床上，医生如果能够随时搜索检索，看病诊断拍板定病，自然就会底气十足。
一位普通医生如果每天看10张片子，一年阅片量3000张左右。人工智能医生只用1周时间，阅片量相当于医生10年的工作量。医生记忆的影像资料很少，人工智能医生集合海量的病例数据，整合顶级专家的经验积累，相当于一位高级医生再加上一座图书馆在做诊断。
与其他辅助决策支持系统相比，脑血管病诊疗辅助决策系统包括“诊”“疗”“辅助决策”三层含义。从入院开始，脑卒中患者的影像就开始传输到系统，运用大数据与人工智能技术，自主分析出卒中类型为出血性还是缺血性、发病部位、发病机制、发病病因等，并结合患者的病史、家族史、并发症等信息，给出临床治疗辅助决策方案。同时能够为临床医生提供欧美指南、中国指南、最新科研文献和成果作为参考，并在预后继续发挥辅助决策作用。
患者从入院到出院，医生均可参考诊疗规范指南和患者数据实时更新，科学、合理地做出临床决策。“‘辅助’的意义很重要，全过程的辅助决策将更加有利于临床工作。”
目前美国、韩国及欧洲都在布局AI辅助治疗产品，但在我国，AI辅助治疗尚处于起步阶段。

丽莎老师讲机器人之能帮忙进行垃圾分类分拣的人工智能

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“湿纸巾是干垃圾还是湿垃圾？废玻璃是可回收物吗？”最近在街头巷尾，“垃圾分类”成了大家热议的话题。
7月1日起，各省市的《生活垃圾管理条例》正式施行。随之而来的，就是不同垃圾到底应该如何正确分类呢？
未来AI机器人帮你垃圾分类：
生活垃圾AI智能识别报警：智能垃圾箱房，可以进行生活垃圾图像采集和识别；根据垃圾类别，智能提示投放分类垃圾桶；采用集成智能处理单元的垃圾桶，可在居民倾倒垃圾时，立即发现错误的投放并报警。进行湿垃圾中含杂质提醒，对湿垃圾中的典型干垃圾杂质进行警报提醒，可识别的杂质类型可通过智能学习逐步增加。
智能生活垃圾分类清运：不同种类生活垃圾清运车自动识别分类垃圾桶，并进行收运，确保分类收运。通过车载摄像和图像传感设备，记录小区湿垃圾的收集过程，在湿垃圾倾倒入车时，进行杂质识别并记录报警。
生活垃圾自动分类：通过垃圾数据训练和测试，构建基于人工智能的生活垃圾智能分类系统，垃圾处理中转站的自动分类机器人或智能抓斗，通过机械手抓取各种形状的垃圾，识别可回收垃圾、有害垃圾等，放置到不同的回收处理装置中。通过图像识别技术，对中转入集装的垃圾，判别垃圾批次质量，预防之前的漏检以及危险物品。
GPS垃圾回收机器人：解决居民不能定时定点投放垃圾的问题。居民可通过APP下发指令，小区机器人接到命令后，启用自身的GPS和运动传感器来定位住户的指定地点。当它到达指定地点与居民会面后，居民将分门别类的垃圾放入机器人的特定口袋内即可，机器人会自动将垃圾投放到不同的垃圾桶。

丽莎老师讲机器人之不能增强力量的外骨骼

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丽莎老师讲机器人之可防高超音速武器的AI

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丽莎老师讲机器人之人字形外骨骼

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在国外已经有不少国家进入了人口老龄化阶段，因此在建筑、物流等领域，协助腰部的外骨骼越来越普及。近日，日本的外骼制造公司宣布，2018年4月他们最的轻量化腰部外骨骼“ MODEL Y”即将问世，它可减轻使用者腰部、背部负担。
2015年这家公司推出了第一款腰部外骨骼“ MODEL A”，受到很多企业青睐，例如日本物流公司，引进MODEL A协助年迈员工搬运货物，或是使用它进行日本肢障卧推比赛。
而这次新推出的腰部外骨骼“MODEL Y”，则是更加轻量化，重量仅有MODEL A的60%，重约4.4公斤，特别适合女性、年长者使用，适用于轻度搬运等工作。
另外“人字型”的设计大幅减少与身体的接触面积，因此通风性极佳，适合物流、建设、农业等领域进行长时间使用。使用过程中，它会自动检测搬运、上抬、下放等动作，进行必要的辅助，使用者不需额外通过按键调整，相当人性化。

丽莎老师讲机器人之俄机器人宇航员将坐特制椅子飞太空

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丽莎老师讲机器人之人工智能知道你在说谎

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目前，基于机器学习、复杂算法等技术的人工智能软件已初步具备判断用户是否说谎的能力，这令许多人惊奇不已。其实，随着技术的发展，人工智能做到这一点并不出人意料。也许在不久的将来，手机下载的应用软件或电脑智能软件会主动发出这样的提醒：“你已经背离减肥方案，或者抄袭了别人的作业。”
最近，德雷塞尔大学开发出一款名为“追踪”的手机应用软件，能根据获得的用户数据推断使用者在执行减肥方案的过程中是否诚实，饮食模式是否符合减肥方案要求等。该应用软件事先预存减肥方案的正确食谱，用户在使用时需要输入自己的每日饮食情况。通过统计、对比和分析，该应用软件可以勾勒出用户近期的饮食习惯，如果发现实际饮食与正确食谱发生较大偏离，就会发出特别提醒，同时附带提醒原因。
由于这款手机应用软件具备强大的自我学习能力，随着使用时间推移，该软件的灵敏度也会越来越高。不过研究人员称，这只是人工智能在这一领域的初步产品。未来，基于各种人工智能技术的“导师型”软件将越来越多，这意味着也许有一天，你身边的健身教练被机器人代替，它们的标准更严格、更精确，训练效果也会更好。
人工智能的真伪判断能力还有更广泛的应用，例如验证作业抄袭或论文查重。丹麦哥本哈根大学计算机科学系研究人员开发了一个名为“影子写手”的项目。该项目建立在机器学习技术基础上，通过对比学生现在和之前的作业情况，确定他是否抄袭。不过这仍是其基本应用，未来这项技术将扩展到校园以外更广泛的范围。例如，与警察合作将该技术用于文书验伪、笔迹核对等工作。目前这些工作都是人工完成，工作量非常大。如果应用人工智能技术，不仅能减轻工作强度，还可以提高工作的准确性。
美国加利福尼亚州一家公司在员工招聘中使用了这项技术。人事部门借助智能数据收集与分析，判断应聘者是否符合公司的招聘条件。
“通过‘人员智能雇佣’系统，要求应聘者对‘个人应聘动机’‘细节注意力’等情况进行自我评估，并将结果与公司预先设定的相关职位要求进行对比，符合条件的人进入下一轮考核。”“即使应聘者说谎，也不用过多担心。因为数据库中储存了大量试题，‘人员智能雇佣’系统根据他在回答问题时是否前后一致，可辨别其是否说谎。”

丽莎老师讲机器人之俄首个机器人宇航员将坐特制椅子飞太空

飞船的首位测试者。

丽莎老师讲机器人之会玩漂移板的机器人

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有人说，拥有双腿和双脚是非常有必要的，因为可以通过行走到达很多地方。而轮式机器人的支持者们则认为滑行的机器人在效率上则更胜一筹。
但一个更简单和更通用的解决方案是像人类一样，虽然拥有双脚，但在需要的时候可以利用适当的“代步工具”。
在加州大学伯克利分校的混合机器人实验室里，研究人员正在教他们的Cassie两足机器人穿一双漂移板鞋子转圈。
开发整个系统（例如控制器，路径规划器和视觉系统）整整花了8个月时间，其中还包括了开发Cassie和漂移板的数学模型、建立动态模拟、找出Cassie如何与各种传感器的连接和通信。
这双鞋子就像把漂移板一分为二，做成一双电动单轮溜冰鞋。它可以在溜冰鞋上保持平衡，并通过向各个方向的倾斜来控制身体，这会使得每个溜冰鞋加减速度以保持自身直立。
在轮滑鞋上行走即使对人类来说也并不容易，对于机器人就更是如此了。但是通过给Cassie添加一个传感器包，加州大学伯克利分校的研究人员已经成功地让它完全自主地在校园里快速移动。
控制器可以让Cassie稳稳的站在漂移板上，并能够成功克服各种干扰，但有一种情况目前Cassie还无法解决，比如横向经过斜坡、或者一个大的障碍物在一侧的时候，会让板子侧翻离开机器人的双脚。而且目前Cassie还没办法自己上板下板。
需要注意的是，Cassie是完全自主运行的，并在板上实时执行自己的所有计算。这证明了加州大学伯克利分校的控制器的稳定性。
目前的研究通过使用漂移板这样的轮式平台进一步延伸了双足机器人在连续地形上的运动能力。从长远来看，希望开发多模态运动策略，以使双足机器人能够在日常生活中稳健有效地运行。