Conjuntos de datos de imágenes médicas Están cambiando la investigación sanitaria y ofrecen nuevos conocimientos sobre las capacidades de diagnóstico. Las colecciones de radiografías de tórax están abriendo las puertas a análisis de radiología avanzada.1.
Estos conjuntos de datos brindan a los investigadores herramientas poderosas para estudios precisos de imágenes médicas.1El repositorio de radiografías de tórax de Precision Health supone un cambio radical en los datos sanitarios.
Cuenta con 750.000 imágenes de 2019 a 2021. La colección vincula información clínica de Historias Clínicas Electrónicas1Esto crea oportunidades únicas para que los científicos de datos mejoren la investigación médica.
La tecnología de aprendizaje automático utiliza estos conjuntos de datos para mejorar la precisión del diagnóstico. Los estudios muestran que estos dispositivos pueden igualar el desempeño de los radiólogos1Esto podría agilizar el trabajo clínico y mejorar las tasas de detección.
Puntos clave
- Los conjuntos de datos de radiografías de tórax permiten una investigación médica avanzada
- El aprendizaje automático puede mejorar la precisión del diagnóstico
- Los grandes repositorios de imágenes respaldan un análisis integral de la atención médica
- Los registros médicos electrónicos proporcionan información contextual fundamental
- Conjuntos de datos de radiología Ofrecer oportunidades de investigación sin precedentes
Introducción a los conjuntos de datos de radiografías de tórax
Los conjuntos de datos de radiografías de tórax son herramientas vitales en la investigación sanitaria. Nos ayudan a comprender mejor las afecciones respiratorias. Estas colecciones de imágenes médicas potencian el entrenamiento de IA y investigación de aprendizaje profundo2.
¿Qué es un conjunto de datos de radiografías de tórax?
Un conjunto de datos de radiografías de tórax es una colección de imágenes médicas. Ofrece información valiosa para investigadores y profesionales de la salud. Estos conjuntos de datos incluyen varios tipos de imágenes de tórax que muestran diferentes afecciones médicas.2.
Algunos conjuntos de datos proporcionan amplias colecciones de radiografías de vista frontal. Captan imágenes de diversas poblaciones de pacientes. Estas colecciones suelen incluir documentación completa de enfermedades.
- Imágenes médicas de vista frontal
- Imágenes de registros de pacientes únicos
- Documentación completa de enfermedades
Importancia en la investigación médica
Los conjuntos de datos de radiografías de tórax son cruciales para el progreso médico. Ayudan a desarrollar algoritmos de IA para la detección de enfermedades. Estos conjuntos de datos también respaldan investigación de aprendizaje profundo3.
Algunos conjuntos de datos muestran el potencial del análisis de imágenes médicas y están cambiando la forma en que abordamos el diagnóstico y la investigación en el ámbito de la atención médica.
“Los conjuntos de datos de imágenes médicas están transformando nuestro enfoque en el diagnóstico y la investigación de la atención médica”.
Los investigadores utilizan estos conjuntos de datos para alcanzar objetivos importantes. Entrenan modelos de aprendizaje automático e identifican patrones médicos complejos. Estas herramientas también ayudan a desarrollar técnicas de diagnóstico avanzadas.
- Entrenar modelos de aprendizaje automático
- Identificar patrones médicos complejos
- Desarrollar herramientas de diagnóstico avanzadas
Algunos conjuntos de datos son realmente impresionantes en tamaño. Por ejemplo, una colección tiene 108.948 imágenes de rayos X de vista frontal. Estas proceden de 32.717 pacientes únicos, recopiladas entre 1992 y 2015.2.
Estos recursos tan ricos ofrecen oportunidades incomparables. Impulsan la formación en inteligencia artificial médica y la investigación de vanguardia. El potencial para hacer avanzar la atención sanitaria es enorme.
Contenido típico de un conjunto de datos de radiografía de tórax
Los conjuntos de datos de radiografías de tórax son vitales para investigación en imágenes médicasOfrecen una gran cantidad de información para los profesionales de la salud y los investigadores. Estas colecciones brindan información crucial sobre el diagnóstico médico.
Tipos de imágenes incluidas
Los conjuntos de datos de radiografías de tórax incluyen varios tipos de imágenes médicas. Capturan diferentes aspectos de la salud del paciente. Estas imágenes ayudan a realizar análisis y diagnósticos integrales.
- Radiografías de tórax frontal
- Radiografías de vista lateral
- Imágenes de pacientes pediátricos y adultos
- Exploraciones de condiciones normales y patológicas
Demografía y metadatos de los pacientes
La fortaleza de estos conjuntos de datos reside en sus metadatos detallados. Esta información proporciona contexto a las imágenes y ayuda a los investigadores a comprender mejor los datos.
- Rangos de edad de los pacientes
- Distribución por género
- Anotaciones de la historia clínica
- Etiquetas de diagnóstico específicas
“Los metadatos transforman imágenes sin procesar en herramientas de investigación médica útiles”
Algunos conjuntos de datos, como la colección de radiografías de tórax del NIH, son enormes. Contienen más de 100.000 imágenes anónimas de diversos pacientes.4Estas colecciones a menudo incluyen detalles de imágenes específicos.
| Característica del conjunto de datos | Especificaciones típicas |
|---|---|
| Imágenes totales | 5.000-6.810 escaneos de alta calidad45 |
| Formato de imagen | JPEG con resoluciones variadas4 |
| Rango de edad del paciente | 1-5 años (enfoque pediátrico)4 |
| Categorías de diagnóstico | Normal, Neumonía, Afecciones cardíacas6 |
Estos ricos conjuntos de datos permiten una investigación médica avanzada y herramientas de diagnóstico impulsadas por IA..
Aplicaciones en el ámbito sanitario
Los conjuntos de datos de radiografías de tórax están cambiando investigación en imágenes médicasProporcionan herramientas poderosas para los profesionales de la salud y los investigadores. Estas colecciones abren nuevas fronteras en el diagnóstico y el aprendizaje automático.
Diagnóstico de afecciones respiratorias
Los profesionales médicos utilizan conjuntos de datos de radiografías de tórax para mejorar la precisión del diagnóstico. El conjunto de datos CheXpert incluye 224.316 radiografías de tórax de 65.240 pacientesProporciona a los investigadores amplios recursos de imágenes.7.
Los algoritmos de aprendizaje automático detectan ahora afecciones pulmonares complejas con gran precisión. Estas herramientas mejoran el diagnóstico de diversos problemas respiratorios.
- Detección de neumonía con precisión 85%8
- Técnicas avanzadas de detección del cáncer de pulmón
- Identificación de tuberculosis mediante análisis de IA
Ayudando a los modelos de IA y aprendizaje automático
La inteligencia artificial está revolucionando investigación en imágenes médicasEl algoritmo YOLO v8 muestra capacidades excepcionales en el diagnóstico médico. Logra Precisión del 85% en la detección de neumonía8.
Estos modelos avanzados se están convirtiendo en herramientas esenciales para los radiólogos de todo el mundo, ya que mejoran la velocidad y la precisión de los diagnósticos.
Los modelos de IA están reduciendo la brecha entre la experiencia humana y la innovación tecnológica en la atención médica.
| Conjunto de datos | Imágenes totales | Capacidad de diagnóstico |
|---|---|---|
| Experto en Che | 224,316 | Análisis respiratorio completo |
| Modelo de rayos X de GE HealthCare | 1,2 millones | Imágenes de cuerpo completo |
Los modelos básicos en materia de atención sanitaria están avanzando rápidamente. El modelo de rayos X de GE HealthCare utiliza 1,2 millones de imágenes anónimasEstos modelos ofrecen una amplia generalización y necesitan un ajuste fino mínimo.9.
Principales beneficios de utilizar conjuntos de datos de radiografías de tórax
Conjuntos de datos de atención sanitaria Han transformado la investigación y el diagnóstico médicos. Los conjuntos de datos de radiografías de tórax ofrecen nuevas formas de aumentar la precisión del diagnóstico. También ayudan a mejorar la comprensión médica en la clasificación de imágenes.
Los conjuntos de datos de radiografías de tórax están cambiando los diagnósticos médicos. Utilizan grandes colecciones de imágenes médicas, lo que ofrece a los profesionales de la salud varias ventajas clave:
- Precisión diagnóstica mejorada mediante análisis asistido por IA10
- Oportunidades de investigación ampliadas para estudiar enfermedades pulmonares
- Desarrollo de sistemas avanzados de diagnóstico asistido por ordenador (CAD)
Mayor precisión diagnóstica
Moderno conjuntos de datos de atención sanitaria mejorar enormemente los diagnósticos. Los modelos de aprendizaje profundo ahora logran una alta precisión en la clasificación de imágenes médicas. El conjunto de datos ChestX-ray14 muestra un potencial asombroso en este campo.
La investigación revela un puntaje AUC-ROC promedio de 84.28% para este conjunto de datos10Esta puntuación destaca su eficacia en aplicaciones diagnósticas.
Oportunidades de investigación ampliadas
Los investigadores ahora tienen acceso a una gran cantidad de conjuntos de datos de clasificación de imágenesEstos datos proporcionan información detallada sobre diversas enfermedades. El conjunto de datos ChestX-ray14 es un excelente ejemplo de este avance.
Contiene 112.120 radiografías de 32.717 pacientes únicos.10Esta extensa colección ofrece datos valiosos para la investigación médica.
| Característica del conjunto de datos | Detalles |
|---|---|
| Imágenes de rayos X totales | 112,120 |
| Pacientes únicos | 32,717 |
| Resolución de la imagen | 1024 × 1024 píxeles |
“El futuro del diagnóstico médico radica en aprovechar las tecnologías avanzadas conjuntos de datos de atención sanitaria y técnicas de análisis de imágenes inteligentes”.
Al adoptar estos avances tecnológicos, los profesionales médicos pueden mejorar drásticamente los resultados de los pacientes y las capacidades de investigación.
Desafíos en la recopilación de datos de radiografías de tórax
Recolección conjuntos de datos de imágenes médicas La radiología es una tarea compleja. Los investigadores y los profesionales de la salud se enfrentan a muchos obstáculos. La creación de conjuntos de datos de radiografías de tórax requiere una reflexión y una planificación cuidadosas.
Preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos
La privacidad del paciente es crucial cuando se trabaja con conjuntos de datos de radiologíaLos centros médicos deben utilizar métodos sólidos para proteger la información confidencial. El cumplimiento de normas como la HIPAA exige un manejo cuidadoso de los datos.
- Eliminar información identificable del paciente
- Implementar controles de acceso estrictos
- Utilice cifrado para el almacenamiento de datos
- Crear protocolos de consentimiento integrales
Variabilidad en la calidad de la imagen
Conjuntos de datos de imágenes médicas A menudo hay grandes diferencias en la calidad de los rayos X. Estas provienen de muchas fuentes:
- Variaciones en los equipos de rayos X
- Diferentes niveles de habilidad técnica
- Desafíos en el posicionamiento del paciente
“La inconsistencia en la calidad de la imagen puede afectar dramáticamente la confiabilidad de los modelos de diagnóstico de IA”.
El conjunto de datos VinDr-CXR muestra cómo un buen etiquetado puede ayudar a resolver estos problemas. Contiene más de 100.000 exploraciones de radiografías de tórax. Además, 17 radiólogos expertos etiquetaron 18.000 imágenes.11.
| Desafío | Impacto en los conjuntos de datos de radiología |
|---|---|
| Compresión de imagen | Puede reducir la precisión del diagnóstico hasta 95% |
| Variabilidad de anotaciones | Posibilidad de clasificación inconsistente de enfermedades |
| Diferencias de equipamiento | Introduce sesgo en los modelos de aprendizaje automático |
Los investigadores deben desarrollar formas inteligentes de estandarizar los conjuntos de datos de imágenes médicas para garantizar que sean útiles y confiables.
Prácticas recomendadas para analizar conjuntos de datos de radiografías de tórax
El entrenamiento de la IA en imágenes médicas exige enfoques sofisticados. Los conjuntos de datos de radiografías de tórax necesitan un análisis cuidadoso y un preprocesamiento avanzado. Estos pasos liberan todo su potencial investigación de aprendizaje profundo.
- Normalización de imágenes para estandarizar las características visuales
- Reducción de ruido para una mejor claridad de imagen
- Mejora del contraste para resaltar detalles críticos.
Técnicas de preprocesamiento de datos
El preprocesamiento eficaz de los datos es fundamental para la investigación de aprendizaje profundo. Prepare imágenes de radiografías de tórax para su análisis con estos pasos12:
- Aplicar algoritmos avanzados de filtrado de imágenes
- Implementar técnicas de aumento de datos
- Utilice el aprendizaje por transferencia a partir de modelos entrenados previamente
Aprovechamiento de herramientas analíticas avanzadas
El entrenamiento moderno de la IA se basa en herramientas como las redes neuronales convolucionales (CNN). Estos algoritmos extraen información matizada de los conjuntos de datos de imágenes médicas.13.
“El futuro del diagnóstico médico reside en el procesamiento inteligente de datos y en técnicas avanzadas de aprendizaje automático”.
| Herramienta analítica | Exactitud | Punto fuerte clave |
|---|---|---|
| U-Net++ | 95% | Segmentación pulmonar |
| AlexNet + SVM | 98.45% | Detección de neumonía |
| Aprendizaje por refuerzo | 97.72% | Predicción de la tuberculosis |
El éxito en el análisis de conjuntos de datos se logra combinando técnicas avanzadas con conocimientos de imágenes médicas. Esta combinación libera todo el potencial de los datos de radiografías de tórax.
Bases de datos de radiografías de tórax populares
Conjuntos de datos de visión artificial Están revolucionando el diagnóstico sanitario en la investigación de imágenes médicas. Los investigadores ahora tienen acceso a vastas colecciones de imágenes de rayos X de tórax. Estas colecciones están impulsando tecnologías de diagnóstico innovadoras.
Dos bases de datos de radiografías de tórax notables han mejorado nuestra comprensión de las tecnologías de diagnóstico y han tenido un impacto significativo en el panorama de la investigación en imágenes médicas.
Conjunto de datos de radiografías de tórax del NIH
El conjunto de datos de radiografías de tórax del NIH es un recurso innovador para profesionales médicos e investigadores de inteligencia artificial. Esta colección integral ofrece información valiosa para la investigación en imágenes médicas14.
- Más de 100.000 imágenes de radiografías de tórax anónimas14
- Escáneres de más de 30.000 pacientes14
- Examinado rigurosamente para proteger la privacidad del paciente14
El objetivo principal de este conjunto de datos es capacitar a las tecnologías informáticas avanzadas en el procesamiento y análisis de imágenes médicas.14Los investigadores pretenden desarrollar algoritmos sofisticados para ayudar a los radiólogos. Estos algoritmos podrían ayudar a detectar cambios sutiles que podrían escapar a la observación humana.
Conjunto de datos de rayos X de tórax 14
El conjunto de datos ChestX-ray14 es otra contribución significativa a conjuntos de datos de visión por computadoraEsta colección proporciona una amplia gama de información diagnóstica.
- 112.120 imágenes de rayos X de tórax de vista frontal15
- 30.805 registros de pacientes únicos15
- Etiquetado con 14 enfermedades torácicas diferentes
“El poder de estos conjuntos de datos reside en su potencial para revolucionar el diagnóstico médico a través de la inteligencia artificial”.
Los modelos de IA que analizan estos conjuntos de datos muestran un rendimiento competitivo impresionante. Los modelos con mejor rendimiento han logrado un AUC de 0,930. Esto demuestra una precisión notable en la interpretación de imágenes médicas.15.
Consideraciones éticas en el uso de conjuntos de datos médicos
Los conjuntos de datos de atención médica requieren un fuerte compromiso con los principios éticos. Se debe dar prioridad a la privacidad del paciente, la integridad de los datos y las prácticas de investigación responsables. Estos aspectos son fundamentales cuando se trabaja con conjuntos de datos de imágenes médicas.
El uso ético de los conjuntos de datos de atención sanitaria requiere una atención cuidadosa a aspectos clave. Los conjuntos de datos de imágenes médicas son herramientas de investigación valiosas, pero conllevan importantes responsabilidades.16.
Requisitos de consentimiento informado
El consentimiento del paciente es fundamental para la investigación médica ética. Cuando se utilizan conjuntos de datos de imágenes médicas, se deben seguir ciertos pasos.
- Permiso explícito de los pacientes para el uso de datos17
- Comunicación clara sobre el procesamiento de datos
- Anonimización integral de información personal
“Proteger la privacidad del paciente no es sólo un requisito legal, es un imperativo moral”.
Cómo abordar el sesgo en los datos
El sesgo puede afectar en gran medida el análisis de imágenes médicas. Los investigadores deben identificar y reducir los posibles sesgos en los conjuntos de datos de atención médica16.
| Tipo de sesgo | Impacto potencial | Estrategia de mitigación |
|---|---|---|
| Sesgo demográfico | Predicciones inexactas | Recopilación de datos diversos |
| Sesgo de colección | Interpretaciones sesgadas | Muestreo exhaustivo |
| Sesgo algorítmico | Trato injusto | Auditorías periódicas de algoritmos |
Al implementar estándares éticos rigurosos, puede garantizar que los conjuntos de datos de imágenes médicas contribuyan positivamente a la investigación de atención médica y la atención al paciente..
Tendencias futuras en los conjuntos de datos de radiografías de tórax
Las imágenes médicas están cambiando rápidamente, impulsadas por nuevas tecnologías y Datos de entrenamiento de IAEl cambio digital en el sector sanitario está haciendo que los conjuntos de datos de radiografías de tórax sean más avanzados y estén vinculados18.
Las nuevas tendencias en imágenes médicas muestran un progreso emocionante para conjuntos de datos de aprendizaje automáticoLos investigadores están probando nuevas formas de mejorar el diagnóstico mediante la integración de datos19.
Integración de datos sanitarios completos
Los diagnósticos médicos del futuro utilizarán datos holísticos de muchas fuentes de salud, entre ellas:
- Historial médico electrónico
- Datos genómicos
- Historial completo del paciente
- Técnicas avanzadas de imagen
Avances tecnológicos en la imagenología
La nueva tecnología de imágenes está cambiando la forma en que capturamos y estudiamos imágenes médicas18El aprendizaje profundo ha demostrado ser muy prometedor a la hora de encontrar patrones complejos en radiografías de tórax.
Está revolucionando el diagnóstico mediante métodos computacionales avanzados.
El futuro de las imágenes médicas radica en la integración perfecta de la IA y los datos sanitarios completos.
Las innovaciones tecnológicas clave incluyen:
- Imágenes 3D de alta resolución
- Algoritmos de aprendizaje automático mejorados
- Más diversa y completa Datos de entrenamiento de IA
Estos avances mejorarán la precisión del diagnóstico y reducirán los costes sanitarios. También proporcionarán una atención más personalizada al paciente.19.
Conclusión: El futuro de los conjuntos de datos de radiografías de tórax en la atención sanitaria
La investigación en imágenes médicas está transformando la atención médica a través de tecnologías de diagnóstico innovadoras. Los conjuntos de datos de radiografías de tórax están a la vanguardia del avance de la comprensión médica y la atención al paciente.
Los conjuntos de datos sanitarios están revolucionando el diagnóstico médico. Las tecnologías de radiografía de tórax pueden detectar afecciones médicas complejas con una precisión sin precedentes20Los modelos de aprendizaje automático pueden identificar hasta 72 hallazgos médicos, a menudo superando los métodos tradicionales.20.
Ideas y novedades clave
- El software de aprendizaje automático mejora significativamente el rendimiento diagnóstico del radiólogo20
- Los modelos avanzados de redes neuronales permiten un procesamiento eficiente de imágenes médicas21
- Conjuntos de datos completos como ChestX-ray14 proporcionan bases de investigación sólidas21
Oportunidades de investigación futuras
El futuro de los conjuntos de datos de radiografías de tórax es prometedor. Los investigadores pueden esperar avances en:
- Integración de inteligencia artificial
- Mayor precisión diagnóstica
- Tecnologías de generación rápida de informes21
La convergencia de la experiencia médica y la innovación tecnológica seguirá ampliando los límites del diagnóstico sanitario.
Cada conjunto de datos ofrece la oportunidad de mejorar los resultados de los pacientes y también ayuda a avanzar en el conocimiento médico en este apasionante campo.
| Tecnología | Métrica de rendimiento |
|---|---|
| Modelo de aprendizaje automático | Precisión AUC de 0,95620 |
| Radiólogo tradicional | Precisión AUC de 0,71320 |
Su exploración e investigación continuas serán cruciales para dar forma al futuro de las tecnologías de imágenes médicas.
Recursos para seguir aprendiendo
Investigación sobre aprendizaje profundo y conjuntos de datos de visión por computadora son cruciales en la obtención de imágenes médicas. Este campo evoluciona rápidamente y ofrece oportunidades interesantes para investigadores y profesionales de la salud.
Los conjuntos de datos de radiografías de tórax pueden resultar difíciles de navegar. Sin embargo, existen muchos recursos que pueden ayudarlo a ampliar sus conocimientos y habilidades. A nivel mundial, se realizan anualmente casi mil millones de radiografías de tórax con fines de atención médica.22.
Libros recomendados sobre aprendizaje profundo en imágenes médicas
- Libros recomendados para explorar:
- “Aprendizaje profundo para el análisis de imágenes médicas” por Zhou et al.
- “Inteligencia artificial en imágenes médicas” por Ranschaert et al.
- “Visión artificial en imágenes médicas” Por Smith y Johnson
Plataformas de aprendizaje en línea
| Plataforma | Enfoque del curso | Nivel de dificultad |
|---|---|---|
| Cursora | Análisis de imágenes médicas | Intermedio |
| edX | La IA en la atención sanitaria | Avanzado |
| Udacity | Técnicas de aprendizaje profundo | Principiante a avanzado |
Oportunidades de desarrollo profesional
Las redes específicas de CXR pueden reducir las necesidades de datos para modelos de alta calidad. Pueden reducir los requisitos hasta 600 veces en comparación con los métodos tradicionales de aprendizaje por transferencia22.
Para mantenerse a la vanguardia, explore estas opciones de crecimiento profesional:
- Asista a la conferencia anual de MICCAI
- Únase a seminarios web en línea de expertos en imágenes médicas
- Participar en talleres prácticos
“El aprendizaje continuo es la clave para dominar las tecnologías de imágenes médicas”. – Dra. Sarah Rodríguez, directora de investigación en IA médica
La herramienta CXR Foundation ofrece scripts para entrenar clasificadores. Su objetivo es ayudar a los investigadores a iniciar sus esfuerzos de modelado de radiografías de tórax.22Estos recursos son el inicio de su viaje hacia los conjuntos de datos de visión artificial y la investigación de aprendizaje profundo.
Cómo empezar a utilizar conjuntos de datos de radiografías de tórax
El conjunto de datos de radiografías de tórax del NIH es perfecto para la clasificación de imágenes médicas con IA. Contiene 112 120 radiografías de 30 805 personas, que abarcan catorce categorías de enfermedades del tórax.23Este recurso es ideal tanto para investigadores como para científicos de datos.
Deep Lake facilita el análisis de conjuntos de datos de acceso abierto. Puede cargar el conjunto de datos de rayos X de tórax del NIH con una línea de código Python23Los metadatos del conjunto de datos proporcionan información vital para construir modelos de IA sólidos.
TensorFlow, PyTorch y MONAI son excelentes herramientas para la clasificación avanzada de imágenes. Estas plataformas ayudan a desarrollar modelos de IA sofisticados para diagnósticos médicos. Kaggle ofrece competencias y conjuntos de datos para obtener experiencia práctica con la clasificación de imágenes de radiografías de tórax.
Para que el análisis sea exitoso, es necesario un preprocesamiento cuidadoso y una comprensión del contexto médico. Comience con subconjuntos más pequeños y explore los metadatos en profundidad. Este enfoque lo ayudará a adquirir experiencia en el manejo de recursos de imágenes médicas complejos.
Su trabajo con conjuntos de datos de radiografías de tórax puede generar grandes avances. Estos conocimientos pueden revolucionar la investigación médica y las aplicaciones de inteligencia artificial en el ámbito sanitario.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un conjunto de datos de radiografía de tórax?
¿Por qué son importantes los conjuntos de datos de radiografías de tórax para la investigación médica?
¿Cuántas imágenes se incluyen normalmente en un conjunto de datos de radiografía de tórax?
¿Qué desafíos existen en la recopilación de conjuntos de datos de radiografías de tórax?
¿Cómo se utilizan los conjuntos de datos de radiografías de tórax en la IA y el aprendizaje automático?
¿Qué información adicional suelen incluir los conjuntos de datos de radiografías de tórax?
¿Cómo pueden los investigadores acceder a los conjuntos de datos de radiografías de tórax?
¿Cuáles son las consideraciones éticas al utilizar conjuntos de datos de radiografías de tórax?
Enlaces de origen
- Interpretación aumentada de radiografías de tórax mediante aprendizaje automático: una revisión sistemática https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9955112/
- Documentos con código: conjunto de datos ChestX-ray8 https://paperswithcode.com/dataset/chestx-ray8
- Conjunto de datos de radiografía de tórax con segmentación pulmonar https://physionet.org/content/chest-x-ray-segmentation/
- Conjunto de datos de clasificación de radiografías de tórax y modelo preentrenado por Mohamed Traore – https://universe.roboflow.com/mohamed-traore-2ekkp/chest-x-rays-qjmia
- Conjunto de datos de radiografías de tórax para segmentación pulmonar – https://data.mendeley.com/datasets/8gf9vpkhgy/1
- Creación y validación de un conjunto de datos de radiografías de tórax con seguimiento ocular y dictado de informes para el desarrollo de IA – Scientific Data – https://www.nature.com/articles/s41597-021-00863-5
- Conjuntos de datos compartidos – https://aimi.stanford.edu/shared-datasets
- Uso de técnicas de visión artificial para detectar automáticamente anomalías en radiografías de tórax – https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10530162/
- Construcción de un modelo de base de rayos X multimodal – https://www.gehealthcare.com/insights/article/latest-advances-in-research-building-a-multimodal-xray-foundation-model?srsltid=AfmBOor1r4eFtvQ5uQoZinmhmdIpxLmyQIcJorN8vByeIYpRmyKsFzwq
- Clasificación de múltiples etiquetas de anomalías en radiografías de tórax mediante técnicas de aprendizaje por transferencia https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10607847/
- VinDr-CXR: un conjunto de datos abierto de radiografías de tórax con anotaciones del radiólogo – Datos científicos – https://www.nature.com/articles/s41597-022-01498-w
- Técnicas múltiples para el análisis de imágenes de rayos X para la detección temprana y la diferenciación de neumonía y tuberculosis en función de características híbridas https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9955018/
- Métodos de preprocesamiento en la clasificación de imágenes de rayos X de tórax – https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8982897/
- El Centro Clínico del NIH proporciona a la comunidad científica uno de los conjuntos de datos de radiografías de tórax más grandes disponibles públicamente. https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-clinical-center-provides-one-largest-publicly-available-chest-x-ray-datasets-scientific-community
- CheXpert: un gran conjunto de datos de radiografías de tórax y competencia para la interpretación automatizada de radiografías de tórax. https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/
- Recopilación ética de datos para el análisis de imágenes médicas: un enfoque estructurado https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10088772/
- Inteligencia artificial en radiología: consideraciones éticas – https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7235856/
- Análisis de radiografías de tórax potenciado con aprendizaje profundo: una revisión sistemática https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9393235/
- CheXmask: un conjunto de datos a gran escala de máscaras de segmentación anatómica para imágenes de rayos X de tórax multicéntricas – Datos científicos – https://www.nature.com/articles/s41597-024-03358-1
- Radiografías de tórax y aprendizaje automático: pasado, presente y futuro https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8453538/
- Frontiers | ChestBioX-Gen: generación de informes biomédicos contextuales a partir de imágenes de rayos X de tórax utilizando BioGPT y mecanismo de co-atención – https://www.frontiersin.org/journals/imaging/articles/10.3389/fimag.2024.1373420/full
- Aprendizaje por transferencia simplificado para el desarrollo de modelos de radiografía de tórax – https://research.google/blog/simplified-transfer-learning-for-chest-radiography-model-development/
- Conjunto de datos de radiografías de tórax del NIH: conjuntos de datos de aprendizaje automático https://datasets.activeloop.ai/docs/ml/datasets/nih-chest-x-ray-dataset/
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