Неоднозначные выводы о ROI в УЗИ классификации
В медицинском компьютерном зрении есть идея, перед которой трудно устоять: сначала найти патологический объект, а потом классифицировать уже не весь снимок, а только его. Для УЗИ это звучит почти как здравый смысл. В полном кадре хватает всего, что модели, казалось бы, видеть не нужно: подписи аппарата, измерительные маркеры, шум, лишний фон. Логика простая: берём маску опухоли, оставляем область интереса, всё остальное закрашиваем — и даём классификатору «чистую» картинку.
ИИ в радиологии: определение контура опухоли легких во время дыхания
Мы неоднократно наблюдали всплески «трендовых» технологий, реакция общества на которые варьировалась от фанатичного желания получить эту технологию до радикального ее отрицания. Дополненная реальность, 3D-печать, голограммы, ИИ — все эти технологии очень громко обсуждались, но не все их них распространились и стали частью нашего быта. ИИ во всех его проявлениях (языковые модели, машинное обучение и т. д.) кажется проник везде, от браузеров и ОС смартфонов, до телевизоров и пылесосов. К ИИ вопросов много, от их этичности до воздействия на экологию. Однако стоит отметить, что не все ИИ одинаково плохи. Многие из них помогают в исследованиях и становятся инструментами улучшения уже имеющихся технологий. Ученые из Северо-Западного университета (Эванстон, штат Иллинойс, США) разработали систему, которая объединяет МРТ и ИИ, что позволяет трехмерно визуализировать контуры опухолей легких, которые меняются при дыхании пациента. Как именно работает данная система, что она позволяет увидеть в легких, и насколько она лучше экспертов-радиологов? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.
