Comments 19
UFO just landed and posted this here
Спасибо большое! Ссылка на онлайн сервис: ai.sberhealth.ru/covid19
Вы конечно молодцы и задача классная. Но только в общих словах описали pipeline для работы и покидались красивыми словами. Где же хоть какие-то метрики? Какого IoU или Dice добились с Unet? Какова AUC ROC при классификации по категориям?
Подскажите, каким софтом можно строить 3D-модель из срезов?
На скриншотах узнается Osirix, из нашего есть, например, Inobitec
Slicer https://www.slicer.org/ Упоминание — "Печать 3d-моделей костей пациентов, полученных из результатов Компьютерной томографии(такое медицинское исследование)" https://habr.com/ru/post/393701/, так же INVESALIUS 3 https://invesalius.github.io/ Упоминание — "Как я пытался лечиться по ДМС, а получил 3D модель головы и чуть больше здоровья за свои деньги" https://habr.com/ru/post/378131/
MITK
Томографы пишут файлы в стандарте DICOM, но интерпретация стандарта и форматы записи могут сильно отличаться, поэтому много времени и нервов ушло на поддержку файлов, которые пишут все КТ аппараты.
Похоже вы просто не разобрались, как хранятся изображения в формате DICOM. И скорее всего в итоге работали с RGB картинками, а не с исходными DICOM изображениями. Хотя не могу сказать, влияет ли это на результат.
Занимался таким же проектом. Могу сказать, что проще DICOM конвертировать в PNG и далее, после препрока, подать на вход ИНС. В конце собрать пиксели в вероятностями и обратно в DICOM сделать.
Речь не про конкретный формат, а про потерю точности. В DICOM обычно минимум 12 бит на пиксель, а бывает и больше. При конвертации в картинку обычно все обрезается до 8 бит, соответственно точность теряется.
Можно ведь и в 16-битный grayscale конвертировать. Не знаю точно, поддерживает ли PNG 16-битный цвет, но думаю да. Для КТ вообще проблем не должно быть, т.к. там единая шкала Хаунсфилда, просто нужно все аккуратно сконвертить. Для МРТ придется как то нормализовывать конечно, т.к. там нет единой шкалы.
Здесь, как я понял, они даже со шкалой Хаунсфилда не разобрались и из-за этого у них какие то проблемы были.
Можно ведь и в 16-битный grayscale конвертировать. Не знаю точно, поддерживает ли PNG 16-битный цвет, но думаю да. Для КТ вообще проблем не должно быть, т.к. там единая шкала Хаунсфилда, просто нужно все аккуратно сконвертить. Для МРТ придется как то нормализовывать конечно, т.к. там нет единой шкалы.
Здесь, как я понял, они даже со шкалой Хаунсфилда не разобрались и из-за этого у них какие то проблемы были.
Мы работали с исходным изображением, однако видели и 12- и 14- и 16- битные файлы, со знаком и без.
Так а что там про модель? (статья начинается со слова «Модель»). Просто Image Segmentation на U-Net? Где ваш препринт на arxiv.org? Что вы хотели донести до общественности? Не можете модель выложить, выкладывайте ваш размеченный датасет — может и мир начнет меняться к лучшему (точность и стоимость определения поражения легких)?
Sign up to leave a comment.
Модель для распознавания степени поражения лёгких на КТ: мы резко увеличили точность сортировки больных