Публикации по теме 'medical-imaging'
Обнаружение вне распределения для диагностики кожных поражений
Резюме доклада MICCAI 2022 Обнаружение внераспределения для изображений с длинным хвостом и мелкозернистых поражений кожи
В этом кратком изложении мы подробно рассмотрим подход, представленный в статье MICCAI 2022 Обнаружение вне распределения для изображений с длинным хвостом и мелкозернистых поражений кожи . Это резюме больше подходит для экспертов , которые знакомы с обнаружением вне распределения (OOD) и анализом изображений повреждений кожи). Если вы ищете более простое..
Теперь аппарат видит вас: рыночная структура для медицинской визуализации
Спросите у большинства исследователей искусственного интеллекта, и они скажут вам, что одно из самых больших достижений в области возможностей искусственного интеллекта за последние пять лет было в подобласти компьютерного зрения, в частности в распознавании изображений, которое теперь работает так же хорошо, как люди, в области компьютерного зрения. много доменов. Печально известный репозиторий ImageNet , в котором хранятся сотни категорий объектов и миллионы изображений-примеров, с..
Условно-генеративные состязательные нейронные сети для уменьшения металлических артефактов на КТ-изображениях позвоночника
Металлические объекты на изображениях компьютерной томографии могут создавать очень серьезные артефакты, которые затрудняют диагностику и хирургическое планирование. Происхождение этих артефактов на КТ-изображениях связано с тем, что рентгеновские лучи сильно ослабляются металлическими имплантатами у пациентов. Целью этого документа является представление метода ослабления металлических артефактов на КТ-изображениях с использованием современного подхода, основанного на машинном обучении..
Взгляд на мир через соломинку:
Как уроки, извлеченные из приложений компьютерного зрения в географии, повлияют на анализ биологических изображений
Автор: Ник Вейр (старший специалист по анализу данных, In-Q-Tel CosmiQ Works), Джей Джей Бен-Джозеф (член технического персонала, In-Q-Tel B.Next) и Дилан Джордж ( Вице-президент, технический персонал, In-Q-Tel B. Далее)
Это вторая часть сотрудничества между CosmiQ Works и B.Next , и она опубликована в обоих блогах.
Введение
В предыдущем посте было..
Руководство по инструментам аннотации с открытым исходным кодом для медицинских изображений
Просмотр и аннотирование медицинских данных, изображений и видео является важной и частой задачей для многих практикующих врачей в отрасли здравоохранения.
Отправной точкой для многих при оценке того, как выполнить эту задачу, будет начать с инструментов аннотирования медицинских изображений с открытым исходным кодом — эти инструменты популярны в медицинском секторе и могут быть разумным способом сэкономить деньги на начальном этапе. в проекте аннотирования набора данных изображения..
Сокращение ложноположительных результатов при обнаружении узлов на рентгенограммах грудной клетки
На здоровое функционирование человеческого организма влияет множество заболеваний. Некоторые заболевания контролируются и лечатся путем фиксации внешних медицинских имплантатов. Эти имплантаты включают кардиостимуляторы, грудные электроды, швы на грудину, различные формы трубок, таких как назогастральные трубки и эндотрахеальные трубки и т. д. их наличие снижает эффективность автоматических методов диагностики. Например, модели обнаружения легочных заболеваний дают большее количество..
Почему программному обеспечению для анализа изображений на основе ИИ нужен объяснимый ИИ
Это сообщение в блоге является частью серии сообщений в блоге Объяснимый ИИ с участием многих заинтересованных сторон , в которых мы углубимся в тайну таких вопросов, как Почему модель принимает решения именно так? Как все заинтересованные стороны в одной организации могут понять поведение модели, не вдаваясь в технические подробности с помощью различных методов объяснимого ИИ. Оставайтесь с нами для предстоящей записи в блоге. Если вы хотите узнать больше о нашем инструменте..
