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RSNA2019|日本国立癌症中心&汇医慧影联合科研成果发表-乐鱼app
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RSNA2019|日本国立癌症中心&汇医慧影联合科研成果发表-乐鱼app

作者:乐鱼app    发布时间:2021-09-11 00:15:01     浏览次数 :


本文摘要:北美辐射协会(RSNA)会议是世界上最权威的辐射学会议,发展了世界上最先进的设备技术和学术成果,代表了该领域未来的发展方向。

北美辐射协会(RSNA)会议是世界上最权威的辐射学会议,发展了世界上最先进的设备技术和学术成果,代表了该领域未来的发展方向。第105届北美辐射学会年会(RSNA2019)现场,主席ValerieP.Jackson教授在主题演说中提到,辐射医生本质上是有价值信息的守门人。医学影像数据在所有医疗数据中占80%,数据价值的释放逐渐成为临床医疗外的重要部分,在临床-科学研究-临床之间构筑数据价值闭环,或者放射线医生。展望AI与科研融合的无限可能性,汇丰慧影于17年初自律开发,推出了国内首个以AI能源影像科研的划时代产品Radcloud大数据人工智能科研平台。

这是领先行业两年来首次构建产品化落地的AI科学研究平台,为止,Radcloud与国内外400多家医院和医疗机构建立了科研合作,海外合作复盖了美国、日本、俄罗斯、新加坡、韩国等面积。RSNA2019与会演讲者、日本国立癌症中心Hirofumi、Kuno博士(日本国立癌症中心东区放射科科科长)是Radcloud平台用户之一。

日本国立癌症中心成立于1961年,位于东京的中心地区,是日本癌症化疗的国立医疗机构,也是世界上数不清的癌症对付中心之一,在癌症新药的开发、临床试验和信息统计资料等方面发挥着核心作用。RSNA2019会议期内,日本国立癌症中心用于RadCloud大数据人工智能科研平台产量的两篇论文——探索从CT和MRI中提取机器学习分类器,预测舌头末期鳞状细胞癌患者术后发作的风险、基于CT的辐射组学分析预测局部晚期食管癌患者术前化疗后的病理反应,Dr.Cono分别在神经辐射学/颈部肿瘤专场和胸部(辐射组学-恶性肿瘤)专场公开发表,面向全球共享影像前沿科研成果。

总结一下,从CT和MRI中提取机器学习分类器,预测舌头末期鳞状细胞癌患者术后发作的风险本文对81例末期舌头鳞状细胞癌(cT3-4或淋巴结转移)患者进行了回顾性研究。在RadCloud平台上,为每位患者提取了1409个辐射组学特点,包括CT和CMRI。

使用方差门槛法、SelectKBest法和LASSO算法,逐步投票决定拟合特征。用于计算机分解的随机数量将70%的VOI分配给培训数据集,并将30%的VOI分配给每个光学集的检测数据集。用于六个监管自学分类器(KNN、SVM、XGBoost、RF、LR、DT)开展分类。通过ROC曲线分析,评估辐射组学特的预测性能。

结论MRI(Gd-T1WI)可能是制作放射线组学模型的最佳方法,特别是用于KNN方法预测晚期舌鳞癌术后发作的风险。基于MRI的放射线组学特征,可以为末期舌鳞状细胞癌获得额外的定量信息,协助术后辅助化疗的决策。

概上所述基于CT的辐射组学分析预测,局部晚期食管癌患者术前化疗后的病理反应在这项回顾性研究中,根据133名LAEC患者的原始数据集创建辐射组学模型。这些患者拒绝接受强化CT目标、术前化疗、手术化疗,根据手术手术标本的病理评价分为不良反应组和较好的反应组。

利用Radcloud平台从CT图片中提取定量图片特征,使用方差门槛法、SelectKBest法和LASSO算法,逐渐自由选择拟合特征和降低维度。用六种机器学习算法制作放射线组学诺姆图。通过ROC曲线分析评估辐射组学特点的预测性能,还包括训练(n=99VOIs)和检查(n=41VOIs)。

用LASSO的方法投票决定6个拟合特征。Xgboost,模型的ROC曲线下面积(AUC预测训练数据集的良好反应为0.893(995%,CI的0.79-0.99),检查数据的2集为0.76195%,CI的0.65-0.87)。

得出结论,根据ct的辐射学特点,可以获得更好的疾病进展定量信息,或者有助于提高LAEC患者术前管理的临床决策。HirofumiKuno博士(左三)一行资医慧影展区交流Radcloud大数据人工智能科学研究平台给放射线组学研究带来的变化,Dr.tokuno回答说:AI在科学研究领域应用的变化比临床应用更令人惊讶。在Radcloud平台上,我们的科研过程与日常电影临床完全一致,平台完成了多维数据信息的综合、提取特征和人工智能建模,挖掘数据价值,临床应用于辅助决策触手可及。

产品展示区、Dr.Kuno对资医慧影智能影像云和AI辅助临床平台有一定程度的兴趣,期待更多复盖面积医疗、科研、影像云的智能影像整体解决方案的合作。资医慧影Radcloud大数据人工智能科学研究平台,获得一站式分析工具,构建零技术基础科学研究。以影像数据为驱动,引领反对影像数据、检测报告、病理影像、临床信息等数据开展管理和分析,构建50多种尖端深度自学、机器学习和影像组学算法,内置超强1000种特点值分析工具,大大拓展科研数据分析维度,协助医生寻找人眼和人体经验无法总结的信息,辅助医生完成低价值的科研工作。

在两年的产品化落地中,Radcloud经过四次升级和功能完善,始终保持技术领先优势和行业前瞻优势,迄今为止服务Dr.Kuno的20000名医生用户,产量千篇高质量论文和概要,各种科研基金是国内用户量仅次于研究课题最广泛的影像大数据科研产品。为了更好地回顾科学研究第一线的医务人员,享受智能科学研究受到影响,加快科学研究成果的转换,现在(累计到2019年12月31日)Radcloud产品在期限内对外开放试用申请人。

对于有更高拒绝的科学研究课题和用户,资医慧影科学研究部博士专家团队反对专家接受科学研究服务,成员来自斯坦福、剑桥、清华、北大、中国科学院等国内外着名大学,具有十几年的影像处理经验,护卫医生科学研究,提高科学研究课题的高效转换,生产高质量的科学研究成果。资医慧影正式成立于2015年4月,是国家级医学影像人工智能高新技术企业,也是国际领先的医学影像人工智能技术经营者。资医慧影目前已与国内1000多家医院完成合作,从科研到临床只有流程覆盖面积,智能影像云平台、数字智能胶片、人工智能临床云平台、组学云平台全流程影像平台市场占有率第一。

这是市场对资医慧影商业模式的反对体系,也是全行业产品布局发展方向的检验。汇丰惠医慧影后,致力于大数据、人工智能、云计算等尖端技术,赋予医疗创造力,为智能医院、等级医疗、正确医疗定制图像智能解决方案。

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