Table of Contents
Meditsiinilise pildi annotatsioon: võtmeroll AI meditsiinidiagnostikas
Tehisintellekt tervishoius on tavalisem tänu tõhusamate arvutinägemispõhiste masinõppemudelite väljatöötamisele.
Masinõppe algoritmi abil kasutatakse rohkem treeningandmeid. See võimaldab tehisintellekti mudelil õppida rohkem variante ja tervishoiutöötajatel on lihtsam tulemusi suurema täpsusega ennustada.
Annoteeritud meditsiinilisi pilte saab kasutada haiguste või muude vaevuste tuvastamiseks masinate abil, et muuta treeningandmed kasulikumaks ja produktiivsemaks. Meditsiiniliste piltide märkuste tegemine on protsess, mis loob selliseid andmeid vastuvõetava täpsusega.
Mis on meditsiinilise pildi annotatsioon (MICA)?
Meditsiiniliste kujutiste märkuste lisamine on meditsiiniliste kujutiste andmete (nt ultraheli, MRI ja CT-skaneerimine) märgistamine. Masinõppe koolitus.
Need radioloogide pildid pole ainsad. Teistele tekstivormingus meditsiinilistele dokumentidele saab lisada ka märkusi, et need oleksid arusaadavad masinatele, mis kasutavad täpseks ennustamiseks süvaõppe algoritme.
Meditsiiniliste piltide märkuste tegemine on tervishoiutööstuse oluline osa. Nüüd arutame selle annotatsiooni rolli ja tähtsust. Milliseid eri tüüpi meditsiinilisi kujutisi saab annoteerida, et luua iga haiguse jaoks koolitusandmeid?
Meditsiinilise kujutise annotatsiooni roll tehisintellekti meditsiinidiagnostikas
Meditsiiniliste piltide märkuste tegemine on AI-toega masinate, seadmete ja arvutite abil erinevate haiguste diagnoosimisel võtmekomponent.
See protsess annab tegelikult andmed õppealgoritmidele. Seejärel saab mudelit kasutada haiguste tuvastamiseks sarnastel meditsiinilistel piltidel.
Meditsiinilise kujutise annotatsioon võimaldab tuvastada mitmesuguseid haigusi, alates vähihaigustest nagu leukeemia kuni normaalsete luumurdudeni.
Siit saate vaadata, milliseid diagnoose või haigusi on tehisintellekt meditsiinilise pildidiagnostikas läbi viinud. See oli võimalik meditsiinilise kujutise annotatsiooni andmete kasutamise kaudu.
Ajuhäirete diagnoosimine
Haiguse, sealhulgas ajukasvajate, verehüübimise või muude neuroloogiliste häirete diagnoosimiseks kasutatakse meditsiinipiltide annoteerimist. Masinõppemudelid suudavad neid haigusi tuvastada CT-skaneerimise ja MRI abil, kui nad on hästi koolitatud annoteeritud piltidega.
AI neuropildis on võimalik, kui ajukahjustused või muud seisundid on õigesti märgitud. See siseneb masinõppe algoritmi, et teha õige ennustus.
Kui mudel on koolitatud, saab seda kasutada radioloogi asemel parema ja tõhusama meditsiinilise pildi saamiseks diagnoos protsessid. See säästab radioloogi aega ja vaeva muude otsuste tegemisel.
Maksaprobleemide diagnoosimine
Meditsiinitöötajad, kes kasutavad maksaprobleemide või tüsistuste diagnoosimiseks ultrahelipilte ja muid meditsiinilise pildistamise vorminguid, suudavad need tuvastada.
Tavaliselt tuvastavad, iseloomustavad ja jälgivad arstid haigusi visuaalselt, vaadates maksa meditsiinilisi pilte. Mõnel juhul võivad tema isiklikud kogemused ja ebatäpsus põhjustada temas erapoolikust.
Meditsiinilise kujutise annotatsiooni saab kasutada AI mudeli koolitamiseks pilditeavet automaatselt ära tundma, mitte kvalitatiivset arutluskäiku, mis viiks täpsema ja reprodutseeritavama pildidiagnoosini.
Kuidas tuvastada neerukive
Sarnased probleemid võivad mõjutada ka neere, näiteks infektsioon või kivid.
Kuigi AI neeruhaiguste puhul ei ole veel oluline, keskendub see praegu sellistele põhiaspektidele nagu hoiatussüsteemid ja diagnostiline abi, ravi suunamine, prognoosi hindamine ja ravi suunamine.
Algoritmid võivad isegi diagnoosida neerupuudulikkust, kui neil on õiged annoteeritud andmekogumid.
Peale piirdekasti märkuse, palju muud meditsiinilise pildi annotatsioon piltide märkimiseks kasutatakse tehnikaid. See võimaldab tuvastada erinevate probleemidega seotud neere.
Vähirakkude tuvastamine
AI-toega masinad aitavad tuvastada vähktõbe ja päästa elusid. Kui vähki varakult ei tabata, võib see muutuda ravimatuks ja paranemine võtab kaua aega.
Ülemaailmselt on rinnavähk ja eesnäärmevähk kaks kõige levinumat vähivormi. Mõlemat võib leida nii meestel kui naistel.
AI mudeleid saab nüüd koolitada meditsiiniliste kujutiste annotatsiooniga, et aidata masinõppemudelitel sellistest andmetest õppida, et ennustada vähiga seotud haiguste seisundit.
Hammaste segmenteerimine hambaravi analüüsiks
AI-toega seadmed võivad aidata diagnoosida igeme- või hambaprobleeme. AI suudab tuvastada palju suuprobleeme, sealhulgas hammaste struktuuri.
Jah, ML-algoritmid suudavad tuvastada mustrid kvaliteetsetest treeningandmete kogumitest ja salvestada need edaspidiseks kasutamiseks virtuaalmällu.
Meditsiiniliste piltide märkmeid saab kasutada hambaravi tehisintellekti treeningandmetena. Mudel õpib nii kvantitatiivsetest kui kvalitatiivsetest andmetest. See võimaldab hambapiltide analüüsimisel masinõppes paremat täpsust.
Silmarakkude analüüs
Võrkkesta kujutisi saab kasutada silmade skaneerimiseks ja erinevate seisundite, näiteks kae või silmahaiguse tuvastamiseks.
Kõiki neid sümptomeid saab tuvastada, kasutades haiguse diagnoosimiseks õigeid meetodeid.
Rakkude mikroskoopiline analüüs
Mikroskoopilisi rakke on tavaliste inimeste silmadega raske näha. Mikroskoobi abil saate neid aga hõlpsalt näha.
Et need väga väikesed lahtrid oleks masinate poolt hõlpsasti äratuntavad, tuleb mudeli väljatöötamisel kasutada kvaliteetset pildi annotatsioonitehnikat.
Neid mikroskoopiliste rakkude pilte saab suuremal arvutiekraanil suurendada ja täiustatud tööriistade ja tehnikate abil märkmeid teha.
Kujutised on märgistatud kõrgeima täpsusega, et tervishoius oleks tehisintellekt võimalik anda täpseid tulemusi. Meie eksperdid saavad märgistada mikroskoopilisi rakke, millest haigusi tuvastatakse ja analüüsitakse.
Diagnostiline pildianalüüs
Diagnostilised kujutised, nagu MRI, CT ja CT-skaneeringud, on parem viis haiguse nägemiseks ja parima ravi määramiseks.
Piltide annotatsioonimeeskonna eksperdid saavad luua kujutisi ja märgistada konkreetseid haigusi, kasutades erinevaid annotatsioonitehnikaid.
Meditsiiniliste piltide annoteerimine radioloogias annab AI radioloogias uue mõõtme. Masinõppeprotsessi abistamiseks on palju sildiandmeid.
Järelevalvega masinõppe jaoks on vaja kommenteeritud pilte.
Haiguslugude dokumentatsioon
Meditsiinilise pildi annotatsioon sisaldab ka tekstifaile, mida kasutatakse andmete masinale hõlpsasti äratuntavaks muutmiseks. Haiguslugude andmeid saab kasutada masinõppemudelite koolitamiseks, pakkudes teavet patsientide ja nende tervise kohta. Masinõppe arendamise saab lihtsamaks teha, lisades meditsiinilistele dokumentidele täpsete metaandmete ja tekstimärkusega. Kõrge kvalifikatsiooniga annotaatorid saavad neid dokumente suure täpsuse ja konfidentsiaalsusega märgistada.
Meditsiinilise pildi annotatsiooniga annoteeritud dokumentide tüübid
- Röntgenikiirgus
- CT skaneerimine
- MRI
- Ultraheli
- DICOM
- NIFTI
AI meditsiinidiagnostika ettevõtted nõuavad tundlike dokumentide vastuvõetava täpsusega märkuste tegemiseks palju andmeid.
Labelify pakub parimat meditsiiniliste piltide annotatsiooniteenust. See võib tervishoius tehisintellekti jaoks teha märkmeid meditsiinilistele piltidele. See võib lisada märkmeid väga üksikasjalikele radioloogilistele kujutistele.
Labelify on võimas platvorm, mis võimaldab luua suurel hulgal tehisintellekti koolituse andmekogumeid erinevates tööstusharudes ja sektorites.
Siit saate kvaliteetseid andmeid tehisintellekti ettevõtete jaoks, kes soovivad arendada masinõpet paljudes valdkondades, nagu tervishoid, jaekaubandus ja põllumajandus.
