Jun, 2024

CT 成像的全面索引和语义注释：提升 FAIR 性

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TL;DR该研究介绍了一种通过自动索引和语义增强来提高临床 CT 图像系列的可发现性、可访问性、可互操作性和可重用性的方法，使用 HL7 FHIR 资源对元数据进行标准化，以提供医学影像数据的易发现性并促进互操作性，为医疗人工智能应用的大规模集成和索引提供了基础。
发现论文，激发创造
  • 应用人工智能技术对 NLST 和 NSCLC-Radiomics 计算机断层扫描数据集进行注释扩充

    本文介绍了如何利用人工智能工具对两个计算机断层影像数据集中的胸部器官进行自动标注，从而丰富了国家癌症研究所影像数据共享平台中的数据资源，并伴随云端笔记本进行演示说明，以加强公共科研数据的可访问性和可用性。

    May, 2023

  • 一份用于分割算法开发和评估的大型注释医学图像数据集

    本文介绍了一个由许多临床相关解剖学的多任务数据集组成的、用于对语义分割算法进行综合基准测试的开放源代码数据集，其通过多个机构的努力进行生成，成为在 2018 年举行的一个众包挑战中被使用的数据集。

    Feb, 2019

  • 半自监督自动 ICD 编码

    本文介绍一种使用神经网络对 Icelandic CTNs 数据集进行半自我监督的数据增强方法，以预测医生对某些疾病的诊断。该方法可以弥补医疗数据稀缺的不足，并证明了机器学习在医学数据分析中的有效性。

    May, 2022

  • 构建 RadiologyNET：大规模多模态医学数据库的无监督注释

    通过多模态数据源自动标注医学放射照片，利用机器学习技术进行医学诊断和治疗的自动化流程。

    Jul, 2023

  • 通过从 X 射线专家模型中提炼知识来引导胸部 CT 图像理解

    利用自然语言作为有限可用的数据集辅助胸部 CT 图像理解并通过对比学习技术提高模型的性能。

    Apr, 2024

  • 统一解剖分割的探索：通过知识聚合和解剖指南自动生成全身 CT 数据集

    通过使用基于 nnU-Net 的伪标签和解剖导向的伪标签细化的顺序过程，结合各种碎片化的知识库，我们生成了一个包含 142 个体素级标签对 533 个体积进行了全面解剖覆盖的全身 CT 扫描数据集，该数据集已获得专家批准。我们的方法在标签整合阶段不依赖于手动注释。使用人类专家评估、在 BTCV 数据集上进行的深度学习有用性基准测试（在不使用其训练数据集的情况下实现了 85% 的 Dice 分数）以及医学有效性检查，我们检验了其合理性和实用性。除数据集外，我们还发布了能够对 CT 数据上的 142 种解剖结构进行预测的训练好的统一解剖分割模型。

    Jul, 2023

  • 针对多样化 CT 图像的临床显著发现的整体和全面注释：从放射学报告和标签本体学习

    该研究使用深度学习和多标签分类方法设计了一个名为 LesaNet 的病变注释网络，它可以准确的为超过 32k 的多样性病变图像进行分类并提取出 171 个精细标签，平均 AUC 达到 0.9344。

    Apr, 2019

  • 医学影像 AI 研发的一体化平台，涵盖数据采集、筛选、标注和预处理

    通过建立医学影像平台，利用收集的来自亚洲的医学影像数据，解决数据不平衡的问题，提供医学人工智能研发所需的数据并合并区块链技术用于数据安全。

    Mar, 2024

  • 使用特定领域的余弦相似度度量方法对胸部 X 射线报告进行语义文本相似性评估

    医疗语言处理和深度学习技术作为改善医疗保健的关键工具，特别是在医学影像和医学文本数据的分析中。本研究介绍了一种新的方法，专门用于评估生成的医学报告与实际情况之间的语义相似度，该方法在领域特定的医学背景下表现出较高的效率。

    Feb, 2024

  • 利用人工智能搜索归档的组织病理学图像进行全癌种诊断共识

    本研究证实数字病理学结合人工智能可以用于疾病诊断以及提高诊断准确率并通过相似案例的可视化检查和计算机多数表决来帮助病理医生。在该研究中，通过搜索最大的公共存储库之一，本文显示出当足够的可搜索案例数量可用于每种癌症亚型时，计算机一致性似乎可以用于诊断。

    Nov, 2019