세그멘테이션 인식 멀티모달 대규모 언어 모델을 사용한 방사선 보고서 생성 개선: MAIRA-Seg
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対応マルチモーダル大規模言語モデルを用いた放射線レポート生成の強化：MAIRA-Seg
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。
基於解剖學引導與病理感知區域提示的放射學報告生成
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。
병리학적 정보 기반 지역 프롬프트를 활용한 해부학적 유도 방사선 보고서 생성
본 논문에서는 의료 영상 분석에 있어 해부학적 정보와 병리학적 정보를 효과적으로 통합하여 보다 정확하고 임상적으로 유용한 방사선 보고서를 생성하는 혁신적인 접근 방식을 제시합니다.
病理学的情報を用いた解剖学的領域に基づくプロンプトを用いた放射線レポート生成
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。
MRI 및 CT에서 40개 클래스의 다중 모달 분할을 위한 MRSegmentator: 오픈 소스 딥러닝 모델
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.
MRIおよびCTにおける40クラスのマルチモーダルセグメンテーションを実現するMRSegmentator
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 분야에서의 비기능적 요구사항 분석: 방사선 전문의 및 방사선사 관점
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.
基於總變異先驗的迭代斷層重建技術應用於低劑量錐束電腦斷層掃描牙科影像
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。
저선량 CBCT 치과 영상을 위한 TV 사전 정보를 사용한 반복적 단층 촬영 재구성
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.
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