admin 管理员组

文章数量: 1184232
  • Data preparation for artificial intelligence in medical imaging: A comprehensive guide to open-access platforms and tools
  • 数据准备流程


    (i)临床站点的图像采集，(ii)图像去识别以去除个人信息并保护患者隐私，(iii)数据管理以控制图像和非图像信息的质量，(iv)图像存储和管理，最后(v)图像注释。
    • FAIR数据指导原则：可查找、可访问、可互操作和可重用的
    • 数据分类：与患者健康信息链接的任何受保护的健康信息(PHI)和个人可识别信息(PII)
      PII：可包括来自电子健康记录(EHR)、医学图像、临床和生物学数据，以及卫生服务提供者收集的任何其他数据
    • 数据格式：DICOM。通常称为元数据，图像包含一个标题，其中包含关于图像序列、医院、供应商、临床医生或患者信息等信息。
    • 去识别工具：FreeSurfer的 mri_deface、pydeface、mridefacer和Quickshear
      前三个是python库
      • 数据去识别工具的要求列表：不用的识别信息除去，用的看情况留；在临床站点训练，避免数据二次传输
      • ISO 25237：现有隐私保护采用标准
      • 详细列表

本文标签： 医学影像 系统 preparation DATA Artificial

版权声明：本文标题：医学影像分割系统综述Data preparation for artificial intelligence in medical imaging: A comprehensive guide ... 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/b/1758722330a3089672.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。