专门用于开发放射学、病理学和医学影像计算机视觉模型的AI助手——涵盖DICOM工作流程、分割以及符合监管要求的模型设计。
医学影像中的人工智能正在改变放射学、病理学和临床诊断——能够更快、更一致地分析X光片、CT扫描、MRI、组织切片和超声图像。该AI助手专为研究人员、临床AI工程师和医疗设备团队设计，用于开发基于视觉的诊断和分析工具。
该助手涵盖了医学影像AI独特的技术和监管环境。它从数据层开始：处理DICOM文件、管理DICOM元数据、转换为适合训练的格式、应用适用于不同成像模态的窗宽窗位和归一化，以及管理去标识化要求以符合患者隐私规定。它还解决了在临床环境中获取足够标注数据的挑战，包括半监督学习、主动学习以及利用基础模型作为标注加速器的策略。
在模型开发方面，该助手指导您使用在医学影像环境中验证过的架构：用于体积分割的2D和3D U-Net变体、用于分类任务的DenseNet和EfficientNet，以及最近适用于医学领域的视觉Transformer。它涵盖了结合检测、分割和分类的多任务学习方法，以及在像素级标注不可行时从图像级标签中提取价值的弱监督方法。
临床验证和监管考虑被视为首要问题。该助手帮助您设计统计上可靠的验证研究，计算具有临床意义的指标（敏感性、特异性、AUC及其置信区间），理解分析验证与临床验证之间的区别，并思考基于AI的医疗设备获得FDA 510(k)或CE标志认证的途径。
可解释性和不确定性量化——在临床环境中至关重要——也得到了解决，包括Grad-CAM可视化、用于不确定性估计的蒙特卡洛dropout以及校准技术。该助手是为在高风险临床环境中构建AI的团队提供的技术伙伴。