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AI医疗开创性研究:深度学习进行病变检索和匹配(31 PPT)

”数据集: 这些数据从NIH的PACS里的bookmarks挖掘而来 问题定义 DeepLesion中的病变基本未排序,并且缺乏语义标签,例如肺结节,纵隔淋巴结 我们的目标是:通过“自动Instance-level...相关工作: 病变检索 病变匹配 监督提示(I):病变类型 我们随机选择30%病灶并手动标记为8种类型:肺,腹部,纵隔,肝,骨盆,软组织,肾和骨 病变的粗糙属性 监督提示(II):相对身体位置 在DeepLesion...的420名受试者的800个随机未标记的CT volumes 实验 DeepLesion的可视化:将病灶密集连接的超图投影到2D图(t-SNE)中 散点图的X轴和Y轴对应于每个病变相对身体位置的X和Z坐标...实验:病变匹配 将DeepLesion中的103名患者的1313个病变手动分成593个组进行评估 每组1-11个病变 true positive decision将同一实例的两个病变分配给同一组, false...纵向病变匹配 结论 我们提供了一个大型、全面的数据集DeepLesion,其中包括从PACS挖掘的重要放射影像的findings 可用于多种类别的病变检测,检索,分类,分割......

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AI医疗开创性研究:深度学习进行病变检索和匹配(31 PPT)

”数据集: 这些数据从NIH的PACS里的bookmarks挖掘而来 问题定义 DeepLesion中的病变基本未排序,并且缺乏语义标签,例如肺结节,纵隔淋巴结 我们的目标是:通过“自动Instance-level...相关工作: 病变检索 病变匹配 监督提示(I):病变类型 我们随机选择30%病灶并手动标记为8种类型:肺,腹部,纵隔,肝,骨盆,软组织,肾和骨 病变的粗糙属性 监督提示(II):相对身体位置 在DeepLesion...的420名受试者的800个随机未标记的CT volumes 实验 DeepLesion的可视化:将病灶密集连接的超图投影到2D图(t-SNE)中 散点图的X轴和Y轴对应于每个病变相对身体位置的X和Z坐标...实验:病变匹配 将DeepLesion中的103名患者的1313个病变手动分成593个组进行评估 每组1-11个病变 true positive decision将同一实例的两个病变分配给同一组, false...纵向病变匹配 结论 我们提供了一个大型、全面的数据集DeepLesion,其中包括从PACS挖掘的重要放射影像的findings 可用于多种类别的病变检测,检索,分类,分割......

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MICCAI 2020 | 基于3D监督预训练的全身病灶检测SOTA(预训练代码和模型已公开)

文章发表于MICCAI 2020 [1],该研究在迄今规模最大的CT图像数据集NIH DeepLesion上进行了实验,取得了SOTA的病灶检测结果。...关键层面病灶检出问题的实验设计与结果分析 该研究采用NIH DeepLesion数据集作为模型的对比,模型的效果评价方法使用每幅图像在不同误报(FPs)下的灵敏度以及MAP@0.5。...表2: 在DeepLesion测试集上,预训练方法的消融实验效果 5....分别在LIDC-IDRI数据集,LITS肝脏数据集,NIH DeepLesion数据集上进行分类,分割以及检测任务。并且和在这些任务上的SOTA方法进行比较,我们的方法在不同数据集上均能取得较大提升。...,我们基于20%,40%,60%,80% 以及100% NIH DeepLesion数据分别微调了预训练模型,用来比较使用我们提出的预训练模型做迁移学习与直接从头训练之间的性能差异。

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