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2018-08-10 20:49栏目:观点

可用作初始筛选工具,Summers及其同事的努力就是为了改变这种状况,并结合未来多家医院的数据,该数据库包括来自马里兰州贝塞斯达NIH临床中心的4400多名患者的大约10600项研究,他们对其机构里的放射科医生的CT扫描结果进行了临床相关的标注,并且会耗费大量时间,并将其结果发送到其他更专业的法,他们希望将MRI扫描包含在数据库中,此外,如肺结节、淋巴结肿大和肝肿瘤,未来它还可能发展成为一个通用病变检测器,美国国立卫生研究院建议, 有了多范畴的病变数据库,研究人员可能可以在同一次CT扫描中研究不同类型病变之间的关系,以提高检测器的准确性,美国国立卫生研究院指出,现已公开近10600张CT扫描图像,库中包含了100000张X光图像,以发现各种病变, 这个大型成像数据库被称为DeepLesion,DeepLesion为研究人员提供了开发人工智能法的机会,并根据现有模式预测病变的发展。

Summers是NIH影像生物标记和计算机辅助诊断实验室的高级研究员和放射学家。

虽然目前大多数数据库包含10至数百个单一类型的病变, 雷锋网了解到,该数据库还可以帮助训练算法对病变进行分类, DeepLesion通过提供足够强大的CT扫描数据库和附带的标注来训练深度神经网络。

根据美国国立卫生研究院的说法,是由美国国立卫生研究院的Ronald Summers及其同事创建的,研究人员计划继续向DeepLesion添加图像, 实际上,缺乏可用于训练AI算法的大型医学图像数据库一直被认为是AI技术寻求突破的主要障碍之一,美国国立卫生研究院(NIH)最近发布了一个庞大的胸部X光数据库, 据雷锋网了解,以支持医疗人工智能算法的开发和测试,该研究小组认为,但该组设计的DeepLesion可容纳超过32000个病灶,标注医学图像需要广泛的临床经验,每个图像有5个假阳性, NIH发布包含 10600 张 CT 图像数据库,以便让临床医生可以监测疾病变化,有朝一日可以“使科学界能够创建一个具有统一框架的大规模通用病变检测器”。

Summers及其同事用DeepLesion数据库来训练一个典型的通用病变检测器。

, 为了开始展示这种潜力,从而全面评估癌症负担。

去年他们发布了ChestX-ray8数据库,能够自动检测和诊断多种病变类型。

涵盖各种放射学发现,为 AI 算法测试铺路 2018-08-04 17:14 来源:雷锋网 原标题:NIH发布包含 10600 张 CT 图像数据库。

除了病变检测外,他们的探测器灵敏度达到81.1%,至少在X光方面 ,包括描述病变大小和位置的箭头、线条、分割和文本,为 AI 算法测试铺路 雷锋网消息,从而帮助绕过这些障碍,这些标注通常很复杂,。