Bộ dữ liệu gồm hơn 100.000 ảnh chụp X-quang phổi được thu thập từ các bệnh viện lớn ở Việt Nam. Từ dữ liệu thô này, nghiên cứu chia sẻ 18.000 hình ảnh được chú giải bởi 17 bác sĩ X-quang giàu kinh nghiệm. Bộ dữ liệu được chia thành tập huấn luyện 15.000 ảnh và tập thử nghiệm 3.000 ảnh. VinBigData đã thiết kế và xây dựng một nền tảng ghi nhãn cho hình ảnh DICOM để tạo điều kiện thuận lợi cho các quy trình chú thích này.
BÀI VIẾT MỚI NHẤT
TAGS
AIComputer VisionBig DataData ScienceChuyển đổi sốNLPDoanh nghiệpchatbotHealthcareY tếOCRDatasetcallbotBeginnersVoice AssistantVision AIDigital TransformationVisionAICamera AIai call centerThuật toánNLUImage ProcessingCamera thông minhMachine LearningTTSASRSpeech to textopen-sourceTrợ lý ảoViViVoice TechnologyVirtual AssistantprojectsFace RecognitionMedical ImagingNhận diện khuôn mặtNatural Language UnderstandingCông nghệ giọng nóiCamera giám sátCamera giám sát AIGiám sát tự độngGiám sát cho doanh nghiệp'DataData InfrastructureLợi ích của callbotDu lịchvinocrKhám pháVinCamAI
Bài viết liên quan
Giới thiệu Công ty Cổ phần VinBigData
Vizone: Hệ sinh thái các giải pháp phân tích hình ảnh thông minh
VinBase: Nền tảng trí tuệ nhân tạo đa nhận thức toàn diện
Thị giác máy tính: Tiềm năng thúc đẩy tăng trưởng đa ngành tại Việt Nam
Công nghệ giọng nói: Khai mở tiềm lực cho doanh nghiệp Việt Nam
Hệ thống tự động phân loại hình ảnh X-quang theo chỉ định chụp
Chẩn đoán các bệnh lý thường gặp trên ảnh X-quang lồng ngực ở bệnh nhân nhi
VinDr-RibCXR: Mô hình trí tuệ nhân tạo phân đoạn và ghi nhãn các cung xương sườn từ hình ảnh X-quang lồng ngực
VinDr-SpineXR: Mô hình học sâu hỗ trợ phát hiện và phân loại tổn thương cột sống trên ảnh X-quang
Đánh giá lâm sàng VinDr-CXR, hệ thống AI phát hiện bất thường trên ảnh X-quang lồng ngực
Thuật toán tự động khoanh vùng u não trên ảnh chụp cộng hưởng từ