Записи
- PACS и интеграция ИИ в отделении лучевой диагностики
- U-Net для сегментации лёгких на КТ
- Активные контуры для выделения лёгочной ткани
- Алгоритм регионов в обработке КТ лёгких
- Алгоритмы классификации паттернов на КТ грудной клетки
- Аугментация изображений для медицинского ИИ
- Валидация моделей ИИ для медицинской визуализации
- ИИ для выявления узлов в лёгких на КТ
- Интервью с участниками челленджа по сегментации лёгких
- Как выбрать метод сегментации для КТ грудной клетки
- Как читать результаты челленджа по сегментации КТ
- Классические алгоритмы сегментации КТ: обзор для врачей
- Количественная оценка объёма лёгочной ткани
- Критерии оценки качества сегментации лёгких
- Лучшие подходы к ручной сегментации лёгких на КТ
- Методические рекомендации по разметке КТ лёгких
- Основы валидации алгоритмов сегментации
- Ошибки ручной сегментации лёгких на КТ и как их избежать
- Переход от челленджа к автоматической сегментации
- Подготовка данных для обучения моделей сегментации
- Полуавтоматическая сегментация лёгких: практический разбор
- Пороговая обработка изображений в сегментации лёгких
- Постобработка результатов сегментации в клинической практике
- Почему классические методы уступают нейросетям
- Практика подготовки данных для сегментации лёгких
- Результаты челленджа по сегментации лёгких на КТ
- Руководство по предобработке КТ перед сегментацией
- Свёрточные нейросети в анализе КТ лёгких
- Сравнение пороговой обработки и активных контуров
- Сравнение ручной и полуавтоматической сегментации лёгких