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摘要。骨折检测一直是医学成像界的长期范例。已经提出了许多算法和系统来准确检测和分类图像,以确定身体不同部位是否存在骨折。虽然这些解决方案能够获得甚至超过人类评分的结果,但很少有人致力于评估如何将这些系统嵌入临床医生和放射科医生的工作流程中。此外,X 射线照片中包含的报告还可以提供有关骨折性质和严重程度的关键信息。在本文中,我们介绍了我们的第一项发现,旨在评估如何将计算机视觉、自然语言处理和其他系统正确嵌入临床医生的路径中,以更好地帮助完成骨折检测任务。我们使用公开的骨折数据集以及英国国家医疗保健系统在研究计划中提供的少量数据展示了一些初步实验结果。结果表明,将来自不同现有和预训练模型的迁移学习应用于挑战中提供的新记录的可能性很高,并且可以通过多种方式将这些技术嵌入临床医生的路径中。关键词:骨折检测、自然语言处理、卷积神经网络、临床医生路径