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人工智能知识图谱和图像分类用于胸部后前位X线片质量控制
1
作者
王倩
宋亮亮
+8 位作者
韩啸
刘明
张标
赵士博
谷宗运
黄莉莉
李传富
李小虎
余永强
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024年第6期922-927,共6页
目的观察人工智能(AI)知识图谱和图像分类对胸部后前位X线片(简称胸片)质量控制(QC)的价值。方法回顾性分析安徽省影像云平台中595家医疗机构共9236幅胸片,构建包含21个分类标签的QC知识图谱。先由10名技师据此对胸片进行2轮单人QC和1...
目的观察人工智能(AI)知识图谱和图像分类对胸部后前位X线片(简称胸片)质量控制(QC)的价值。方法回顾性分析安徽省影像云平台中595家医疗机构共9236幅胸片,构建包含21个分类标签的QC知识图谱。先由10名技师据此对胸片进行2轮单人QC和1轮多人QC,分别将结果记为A、B、C;再以AI算法进行分类评估,将结果记为D。最后由1名QC专家对C、D进行审核并确定最终QC结果,以之为参考评估上述4种QC效果。结果AI算法用于胸片QC的曲线下面积(AUC)均≥0.780,平均AUC为0.939。A、B、C、D胸片QC的平均精确率分别为81.15%、85.47%、91.65%、92.21%。结论AI知识图谱和图像分类技术可有效用于胸部后前位X线片QC。
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关键词
胸部
人工智能
质量控制
X线
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职称材料
题名
人工智能知识图谱和图像分类用于胸部后前位X线片质量控制
1
作者
王倩
宋亮亮
韩啸
刘明
张标
赵士博
谷宗运
黄莉莉
李传富
李小虎
余永强
机构
安徽医科大学第一附属医院放射科
安徽中医药大学医药信息工程学院
安徽大学计算机
科学
与技术学院
合肥综合性国家科学中心人工智能实验室
安徽省影像诊断质控
中心
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024年第6期922-927,共6页
基金
安徽高校协同创新项目(GXXT-2022-031)。
文摘
目的观察人工智能(AI)知识图谱和图像分类对胸部后前位X线片(简称胸片)质量控制(QC)的价值。方法回顾性分析安徽省影像云平台中595家医疗机构共9236幅胸片,构建包含21个分类标签的QC知识图谱。先由10名技师据此对胸片进行2轮单人QC和1轮多人QC,分别将结果记为A、B、C;再以AI算法进行分类评估,将结果记为D。最后由1名QC专家对C、D进行审核并确定最终QC结果,以之为参考评估上述4种QC效果。结果AI算法用于胸片QC的曲线下面积(AUC)均≥0.780,平均AUC为0.939。A、B、C、D胸片QC的平均精确率分别为81.15%、85.47%、91.65%、92.21%。结论AI知识图谱和图像分类技术可有效用于胸部后前位X线片QC。
关键词
胸部
人工智能
质量控制
X线
Keywords
thorax
artificial intelligence
quality control
X-rays
分类号
R56 [医药卫生—呼吸系统]
R814.3 [医药卫生—影像医学与核医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工智能知识图谱和图像分类用于胸部后前位X线片质量控制
王倩
宋亮亮
韩啸
刘明
张标
赵士博
谷宗运
黄莉莉
李传富
李小虎
余永强
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024
0
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