HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

مدي كيو إيه: نموذج أساسي قابل للتوسع لتقدير جودة الصور الطبية بناءً على الأوامر

Siyi Xun Yue Sun Jingkun Chen Zitong Yu Tong Tong Xiaohong Liu et al

الملخص

تساهم التطورات السريعة في تقنية التصوير الطبي في تسليط الضوء على الحاجة الحاسمة إلى تقييم دقيق وآلي لجودة الصور (IQA) لضمان دقة التشخيص. ومع ذلك، تواجه الطرق الحالية لتقييم جودة الصور الطبية صعوبات في التعميم عبر أنواع مختلفة من التقنيات والسيناريوهات السريرية. في المقابل، نقدم MedIQA، أول نموذج أساسي شامل لتقييم جودة الصور الطبية، تم تصميمه لمعالجة الاختلافات في أبعاد الصور، والتقنيات، والمناطق التشريحية، وأنواع الصور. قمنا بتطوير مجموعة بيانات كبيرة متعددة التقنيات تحتوي على نقاط جودة مُعلَّمة يدويًا بشكل وافٍ لدعم هذا النموذج. يدمج نموذجنا وحدة تقييم الشريحة المميزة لتركيز الانتباه على المناطق ذات الصلة التشخيصية واسترجاع الميزات، كما يستخدم استراتيجية توجيه تلقائية تتماشى مع التدريب المسبق على المعايير الفيزيائية في الجزء العلوي مع التدقيق في التصنيفات الخبيرية في الجزء السفلي. تُظهر التجارب المكثفة أن MedIQA تتفوق بشكل كبير على النماذج الأساسية في مهام متعددة في الجزء السفلي، مما يُثبّت إطارًا قابلًا للتوسع لتقييم جودة الصور الطبية ويدعم تحسين عمليات التشخيص واتخاذ القرارات السريرية.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
مدي كيو إيه: نموذج أساسي قابل للتوسع لتقدير جودة الصور الطبية بناءً على الأوامر | مستندات | HyperAI