机构名称：
¥ 6.0
人工智能 (AI) 在医学成像任务中取得了巨大成果，并有可能在未来改善临床医生和患者的体验，但在将 AI 融入医学的道路上，存在许多实际、技术和社会挑战。在本文中，我们为 Helse Vest 的 AI 集成开发做出了贡献，并提出了一种与其现有研究 PACS 解决方案集成的脑肿瘤分割系统。我们调查了目前机器学习模型集成的可能性程度，以及是否需要额外的软件开发工作。所使用的机器学习模型是使用结合两个基于 Python 的深度学习库 fastai 和 MONAI 的库开发的。该库目前由 Mohn 医学成像和可视化中心 (MMIV) 的研究人员开发，我们将它与另一个最先进的框架进行比较，以量化其潜在的实用性。此外，我们将其部署在一个简单的交互式 Web 应用程序中。本论文包含三项研究，旨在讨论和回答我们的研究目标。所有研究均使用了 BraTS 2021 分割挑战赛数据集中的医疗数据，我们的项目是 MMIV 的 WIML 项目 [1] 的一部分。我们取得的成果为未来的开发人员在研究 PACS 中继续进行工作流集成机器学习开辟了道路，我们看到了未来研究的许多可能方向。
工作流集成的脑肿瘤分割系统...
主要关键词
相关文件推荐
