Чтобы получить более подробную техническую информацию по теме, ознакомьтесь с нашей публикацией здесь: https://openreview.net/pdf?id=8PI7W3bCTl Непрерывный сбор данных о пациентах посредством исследований и клинической практики в области здравоохранения и разработки лекарств может значительно улучшить наше понимание болезней и методов лечения. Однако данные пациентов имеют множество ограничений, которые могут ограничивать реализацию этого потенциала: · Законы о согласии и..

В сфере медицинской визуализации, где точность сочетается с инновациями, новаторский проект меняет правила сегментации органов для радиологических изображений. Благодаря возможности самостоятельного обучения эта инициатива может изменить планирование лучевой терапии и поднять уход за пациентами на новую высоту. Презентация проекта: самоконтролируемая сегментация органов риска Представьте себе будущее, в котором искусственный интеллект будет сотрудничать с медицинскими работниками..

В этом посте мы обсудим неконтролируемый метод, который можно использовать для обнаружения поясничного диска в сагиттальной проекции МРТ. Аппараты МРТ делают снимки пациента в 3 разных плоскостях: сагиттальной, коронарной и аксиальной. Чтобы узнать больше о работе аппаратов МРТ и различных плоскостях, обратитесь здесь . В сагиттальной проекции МРТ мы можем четко видеть позвонки и поясничный диск, идущие параллельно позвоночнику. На изображении ниже показан образец сагиттального вида и..

Сверточные нейронные сети (CNN) показали себя многообещающими для множества задач компьютерного зрения. Среди этих приложений - автоматическая сегментация. Сегментация медицинской визуализации используется в исследовательских учреждениях для разработки компьютерного моделирования, количественных исследований и популяционного анализа. Кроме того, сегментация медицинской визуализации находит применение в промышленности, от диагностики до разработки устройств для конкретных пациентов. В..