흉부 X선 이미지 분석에 의미론적 분할 마스크를 통합하면 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)의 정확도와 성능을 향상시켜 보다 상세하고 정확한 방사선 보고서를 생성할 수 있습니다.
セグメンテーションマスクをマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)に統合することで、胸部X線画像の解釈能力が向上し、より正確で詳細な放射線レポートの生成が可能になる。
此研究提出了一種創新的放射學報告生成方法,通過結合解剖學區域檢測器和多標籤病灶檢測器,生成病理感知區域提示,有效地將解剖和病理信息整合到報告生成過程中,顯著提高了生成報告的準確性和臨床相關性。
본 논문에서는 의료 영상 분석에 있어 해부학적 정보와 병리학적 정보를 효과적으로 통합하여 보다 정확하고 임상적으로 유용한 방사선 보고서를 생성하는 혁신적인 접근 방식을 제시합니다.
本稿では、解剖学的領域検出器と複数ラベル病変検出器を用いて、解剖学的および病理学的情報を統合した、より正確で臨床的に関連性の高い放射線レポートを生成する新しいアプローチを提案する。
MRSegmentator는 다양한 MRI 및 CT 데이터 세트에서 40개의 해부학적 구조를 정확하게 분할하는 오픈 소스 딥러닝 모델로, 의료 영상 연구에서 자동화된 다중 장기 분할을 위한 귀중한 도구를 제공합니다.
MRSegmentatorは、多様なMRIシーケンスおよびCT画像において、40の解剖学的構造をセグメント化する、堅牢かつ汎用性の高い深層学習モデルである。
의료 영상 AI 애플리케이션 개발의 성공을 위해서는 모델의 성능뿐 아니라 방사선 전문의와 방사선사의 실질적인 요구사항, 특히 효율성, 정확성, 사용 편리성 등 비기능적 요구사항을 충족하는 데 집중해야 한다.
與傳統的FDK演算法相比,基於總變異正則化的迭代重建演算法,如SIRT-TV、MLEM-TV和KL-TV,在低劑量錐束電腦斷層掃描牙科影像重建中,能有效降低雜訊和金屬偽影,並保留更多影像細節,提升影像品質。
본 논문에서는 저선량 CBCT 치과 영상에서 발생하는 노이즈 및 아티팩트를 줄이기 위해 TV 사전 정보를 사용한 반복적 단층 촬영 재구성 알고리즘을 비교 분석하고, 실제 치과용 CBCT 데이터에 적용하여 그 효과를 검증합니다.