机构名称：
¥ 1.0
五种用于识别导致 CXR 不理想情况的不同原因的 AI 模型具有很高的灵敏度、特异性和准确性，可用于识别未包括的解剖结构、不当暴露、大量患者旋转、低肺容量以及遮挡肺部或纵隔可见性的上覆解剖结构造成的不理想情况。所有 5 种 AI 模型的性能在不同患者年龄组、性别和放射线投影中保持一致。使用来自我们内部多机构联盟的 CXR 数据，我们能够从端到端训练五个 AI 模型。这一过程包括数据识别、报告整理、参考数据标记标准，以便在 3278 个 CXR 子集上进行模型训练和测试，整个过程在不到 8 周的时间内没有任何数据科学家或工程师的帮助。同时，我们能够将训练数据集限制在三个站点，并在其余两个站点的 CXR 上建立“本地”通用性。
放射科医生训练的 AI 模型，用于识别不理想的胸部
主要关键词
相关文件推荐
