Публикации по теме 'radiology'


Использование обучения Zero-Shot для обнаружения патологий с неаннотированными данными
Обнаружение патологий на экспертном уровне по неаннотированным рентгеновским изображениям грудной клетки с помощью самоконтролируемого обучения Искусственный интеллект и машинное обучение произвели революцию в широком спектре отраслей и областей исследований, что привело к значительным достижениям и улучшениям. В частности, индустрия здравоохранения испытала значительное влияние этих технологий. Глубокое обучение позволило автоматизировать комплексные задачи интерпретации медицинских..
Модель Segmenting Anything Model (SAM) нуждается в медицинском обновлении!
Можно ли SAM действительно считать профессиональным инструментом сегментации в области медицинской визуализации, или он не может считаться простой уловкой, пытающейся подражать успеху chatGPT? SAM в первую очередь предназначен для сегментации объектов на естественных изображениях, а не на медицинских изображениях. Хотя SAM хорошо работает с естественными изображениями, он может быть неприменим напрямую к сегментации медицинских изображений по нескольким причинам: Различия предметной..
5 компаний, занимающихся радиологическим искусственным интеллектом, в которые нужно вкладывать средства (и ни одна из них не интерпретирует ...
Ранее я подробно писал о том, куда вкладывать средства в радиологический искусственный интеллект и как преодолеть пропасть, на которую накручивается кривая ажиотажа. Для тех, кто не читал мой предыдущий блог, мое краткое изложение состоит в следующем: Выбирайте компании, специализирующиеся на клинически обоснованных вариантах использования с большими наборами данных, которые соблюдают нормативные требования и не преувеличивают себя. Проблема в том, что… вряд ли существуют..
Рентгенолог: Художники, роботы и что между ними
Рентгенолог: художники, роботы и что-то среднее Лиор Газит Рентгенологи проявляют свое мастерство в отчетах. Они наблюдают, изучают, оценивают, сравнивают, высказывают мнение и применяют уникальный опыт. Как правило, все подводится в письменном отчете. Составляя рентгенологический отчет, рентгенолог лавирует между двумя полюсами: свободой описания любого явления с помощью свободного текста и соблюдением четких и согласованных условий. Художник против робота. Важна..
Настал день груди: использование глубокого обучения при обнаружении аномалий грудной клетки
Автор сценария Эрик Джонс и Эллисон Парк В одной больнице в Бостоне работают 126 рентгенологов. У Либерии «двое ». Откровенно говоря, даже если бы эти два радиолога обладали скоростью Вспышки, умственными способностями Эйнштейна и не нуждались в «удобствах», таких как сон и социальная жизнь, бремя болезней грудной клетки оказалось бы невыносимым. Около 18 человек умирают от рака легких за час только в Соединенных Штатах, и это число было бы значительно больше, если бы не..
Обнаружение инсульта с использованием радиологического искусственного интеллекта: совместный проект QMENTA и Quantib
Инсульт является 5-й по значимости причиной смерти в мире. Число смертей достигает 615 000 человек в Европе, 800 000 смертей в США и 15 миллионов во всем мире ежегодно (1–3). Бремя болезни. достигает 20 миллиардов евро в год только в европейской системе здравоохранения. (3) При такой высокой распространенности и разрушительном воздействии крайне важно объединить усилия в медицине для того, чтобы, с одной стороны, уменьшить частота инсульта за счет изменения образа жизни пациентов, с..
Преодолевая ажиотаж в области искусственного интеллекта Б.С. - Эксперты обсуждают будущее радиологии с AI.
Доктора Элиот Сигел, Расу Шреста, Грег Мур и г-н Элад Бенджамин рассказывают об искусственном интеллекте и будущем радиологии. Google Cloud организовал группу экспертов на RSNA 2017, чтобы обсудить роль «машинного интеллекта в будущем радиологии». Приятно было послушать, как эксперты прорывают ажиотаж и дают разумную информацию о том, что должно произойти. На панели: Доктор Грег Мур ( @ GJMooreMDPhD ), доктор медицинских наук, радиолог, сейчас работает..