典型文献
乳腺X线数据库构建及质量控制专家共识
文献摘要:
基于人工智能的乳腺病变检测及进一步辅助诊断均对乳腺癌的早期筛查具有重要意义。由于业界大多采用有监督学习的任务范式来研发产品,因此高质量的数据和标注对软件开发和测试有着重要的影响。从技术层面上规范数据库的构建和质量控制变得越来越重要。本文以如何构建深度学习的训练集为例,提出了乳腺X线主要征象,钙化、肿块、不对称及结构扭曲数据集的构建流程,解释了此类数据集质量特性的表现形式和质量控制的建议。本文旨在为乳腺X线数据库建立提供参考,保障影像数据资源的高效、合理、有序供给,加速基于乳腺X线影像的人工智能产品研发与生产。
文献关键词:
乳房X线摄影术;数据库建立;质量控制;专家共识;人工智能
中图分类号:
作者姓名:
中华医学会放射学分会乳腺学组
作者机构:
文献出处:
引用格式:
[1]中华医学会放射学分会乳腺学组-.乳腺X线数据库构建及质量控制专家共识)[J].中华放射学杂志,2022(09):959-966
A类:
B类:
数据库构建,专家共识,乳腺病变,辅助诊断,早期筛查,有监督学习,软件开发,技术层面,范数,控制变,训练集,集为,征象,钙化,肿块,结构扭曲,构建流程,质量特性,数据库建立,影像数据,数据资源,人工智能产品,产品研发,乳房,摄影术
AB值:
0.416135
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