Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "computer diagnostic" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Komputerowe wspomaganie obrazowej diagnostyki medycznej - wyzwania i szanse rozwoju
Computer-aided diagnosis based on medical imaging - challenges and development perspectives
Autorzy:
Przelaskowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/261234.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Wydział Podstawowych Problemów Techniki. Katedra Inżynierii Biomedycznej
Tematy:
komputerowe wspomaganie diagnozy
diagnostyka obrazowa
błędy diagnostyczne
computer aided diagnosis
medical imaging
diagnostic errors
Opis:
W pracy przedstawiono problem komputerowego wspomagania diagnozy CAD (computer-aided diagnosis), wyjaśniono pojęcia i definicje, przedstawiono rozwój koncepcji wspomagania oraz najnowsze trendy i wizje przyszłości. Problem błędów w diagnostyce obrazowej istnieje od kilkudziesięciu lat. Stale udoskonalane technologie obrazowania, postęp w doświadczeniach i formach obiektywizacji wiedzy radiologicznej, gwałtowny rozwoju metod sztucznej inteligencji, inteligencji obliczeniowej, a także prowadzone od lat próby komputerowego wspomagania procesu interpretacji wyników badań nie przynoszą spodziewanych efektów poprawy skuteczności diagnozy. Niewątpliwym osiągnięciom w niektórych obszarach zastosowań towarzyszą istotne ograniczenia. Wskazano istotne elementy procesu doskonalenia koncepcji wspomagania, realne sukcesy, ale i wątpliwości dotyczące dalszego rozwoju. Zwrócono wreszcie uwagę na kluczowe warunki, od spełnienia których zależy szansa znacznego ograniczenia liczby błędów diagnostycznych.
In this paper computer-aided diagnosis (CAD) is presented from historical perspectives, spectacular important challenges and development capabilities. Basic concepts and important definitions were explained, including CADx, CADCBIR, ICAD. Radiological errors occurring in daily practice were analyzed. Stable level of errors rate is observed over decades, mainly due to reported human mistakes in medical image perception and interpretation. Therefore, possible ways to decrease errors number, were outlined. New methods and methodologies of computational intelligence, information theory and semantic technologies, approximation theory, computer vision and pattern recognition create empowered CAD capabilities. However, objectified specificity of diagnostic tasks including observer performance, diagnostic protocols, respective ontology, and formalized assessment criteria defines real challenges of computational assistance. These factors result form the fact that the final diagnosis is essentially made by the radiologist who uses the output from a computerized analysis of medical images as a second opinion in detecting lesions or reviews probably abnormal exams indicated by CAD in prescreening procedure.
Źródło:
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna; 2010, 16, 3; 245-253
1234-5563
Pojawia się w:
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Enhancement of accuracy in mammograms interpretation using ontology-driven editor for lesions description and CAD tool - preliminary results
Autorzy:
Podsiadły-Marczykowska, T.
Wróblewska, A.
Przelaskowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333870.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
interpretacja radiologiczna
ontologia
dokładność diagnostyczna
diagnostyka wspomagana komputerowo
radiological interpretation
ontology
diagnostic accuracy
computer-aided diagnosis
Opis:
Although mammography is the standard of reference for the detection of early breast cancer, as many as 25% of breast cancers may be missed. To reduce the possibility of missing a cancer, the following methods and tools has been proposed: continuing education and training, prospective double reading, retrospective evaluation of missed cases, and use of computer-aided detection (CAD). In the presented paper we report on preliminary results of reducing the number of false-negative cases in mammograms interpretation by using ontology-driven editor for mammograms description, and MammoViewer, a CAD tool for radiologists' perception improvement. The use of editor resulted in reduction of interpretation errors and improved consistency of diagnosis. Computerized image processing methods make the signs of pathologies more conspicuous and so resulted in improvement of lesion perception.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2007, 11; 235-243
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies