Войти   EN  
 
 
 
  
  
 
 
 
 
 
   
 
 
 
Главная :: Статьи :: Дайджест ::

Радиомический батл

Колесниченко Ю.Ю., врач УЗД, www.uzgraph.ru


Метки: Последние публикации, дайджест, компьютерное зрение, новости, педиатрия, хай-тек

    По данным публикации в журнале Радиология(Radiology) за февраль 2019 - The RSNA Pediatric Bone Age Machine Learning Challenge / Конкурс от RSNA по машинному обучению для определения костного возраста детей - внешняя ссылка

   

    Конкурс RSNA по машинному обучению при определении костного возраста детей показал применение машинного обучения в медицинской визуализации, способствовал тому, как эти новые инструменты и методы могут улучшить диагностическую помощь, и определил новаторов в области применения машинного обучения в медицинской визуализации.

    Конкурс машинного обучения при определении костного возраста детей в Радиологическом обществе Северной Америки (RSNA) был создан для того, чтобы продемонстрировать применение машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) в медицинской визуализации, содействовать сотрудничеству в целях стимулирования создания моделей AI и выявления новаторов в сфере медицинской визуализации.

    Цель этого соревнования состояла в том, чтобы побудить отдельных лиц и целые команды на создание алгоритмов или моделей с использованием методов ML, которые бы точно определяли возраст скелета по данным рентгенограмм детей. Первичным критерием оценки было среднее абсолютное расстояние (MAD) в месяцах, которое рассчитывалось как среднее абсолютных значений: расчетным и эталонным возрастами кости.

    Набор данных, состоял из 14 236 рентгенограмм рук (обучающая выборка - 12 611, проверочная выборка - 1425, и собственно рабочая/тестовая выборка - 200). В общей сложности на сайте конкурса было зарегистрировано 260 участников/команд, но только 105 заявок поступило от 48 уникальных участников на этапах обучения, проверки и тестирования. Почти во всех методах использовались методы глубоких нейронных сетей, основанные на одной или нескольких сверточных нейронных сетях. Пять лучших результатов по MAD составили 4,2, 4,4, 4,4 и 4,5 месяца соответственно.

    Данный конкурс показал, как можно успешно проводить скоординированный подход к решению проблем медицинской визуализации. Будущие проблемы ML будут катализировать сотрудничество и разработку инструментов и методов ML, которые потенциально могут улучшить точность диагностики и заботу о пациенте.

   

    *Жаль не указана премия победителю этой олимпиады.

    *комментарии редактора





Добавить ваш комментарий

 Гл. редактор 
врач УЗД, Колесниченко Ю.Ю.

 Тесты по УЗД 
Пройти


 Калькуляторы 
Нормы (z-score) длины печени и почек у плода по сроку беременности

Норма (z-score) толщины паренхимы почек у детей по возрасту

Некоторые нормы (z-score) размеров тимуса(вилочковой железы) у детей до 2 лет

Норма (z-score) длины селезенки у детей по росту и полу

Норма (z-score) длины почек у детей по возрасту


 Словарь 
ЭДК

УЗ-критерии кишечной инвагинации

SBI

RCC

МОК

ДЛАП

RAR

LVIDs

Псевдокисты поджелудочной железы, критерии для декомпрессии

Препроцессинг

 Реклама 


 Статьи 
Дайджест - К вопросу о том, с чем сравнивать эхогенность гиперэхогенного кишечника плода

Дайджест - Лимфоэпителиальные
кисты щитовидной железы на УЗИ


Дайджест - Типы датчиков для УЗИ и их применение
    

Дайджест - Случай заполнения желчного пузыря кальциевым молочком

Дайджест - Случай застревания дисковой батарейки в пищеводе 2х летнего ребенка

 Форум 
Случаи УЗИ - Одна почка две матки
    

Комната отдыха - Некоторые тезисы съездов РАСУДМ

Случаи УЗИ - Ранение области грудной клетки
    

Комната отдыха - Это же цифра, чувак!
    

Комната отдыха - Вебинар по УЗДГ чревного ствола у детей


 Опрос 


Список опросов

 Наша кнопка 


 
 
 Рекомендуем 
Руководство ВОЗ по УЗИ - Глава 1.15. Мошонка
    

Руководство ВОЗ по УЗИ - Глава 2.2.1. Акушерство. Первый триместр
    

Руководство ВОЗ по УЗИ - Глава 2.2.2. Акушерство. Второй и третий триместры
    

Руководство ВОЗ по УЗИ - Глава 2.2.3. Акушерство. Задержка внутриутробного развития
    

Руководство ВОЗ по УЗИ - Глава 2.2.4. Акушерство. Плацента, пуповина, околоплодные воды
    

Руководство ВОЗ по УЗИ - Глава 2.2.5. Акушерство. Шейка матки
    

Руководство ВОЗ по УЗИ - Глава 2.2.6. Акушерство. Многоплодная беременность
    

Руководство ВОЗ по УЗИ - Глава 2.2.7. Акушерство. Аномалии плода
    

Руководство ВОЗ по УЗИ - Глава 2.2.8. Акушерство. Допплерография в Акушерстве и рекомендации по протоколам акушерского УЗИ
    


 Реклама 


 Схожие статьи 
Дайджест - Хайп на ИИ

CAD - Троянское машинное обучение или скрытая угроза

Дайджест - Использование глубокого обучения для дифференциации образований молочной железы на УЗИ

Дайджест - Результаты внешней проверки СНС или к вопросу о бесконечности обучающей выборки для ИИ

Дайджест - Компьютерное зрение - это пограничная область или разница между техническим заданием и медицинской апробацией


 Ваш выбор 
Классификатор на основе 3Д векторного анализа(продолжение) и поисковый движок


10-ка лучших
 
 Архив статей 
Просмотреть


 Ссылки