Pika666

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V2EX 第 232728 号会员,加入于 2017-05-26 22:17:09 +08:00
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三甲医院影像科医生
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Pika666 最近回复了
我感觉整一个 alist 应该可以满足需求吧?
70 天前
回复了 nexmoe 创建的主题 分享创造 新标签页助你重新掌控你的收藏夹
第一次认识 nexmoe 大佬还是在 typecho 主题圈,随后在使用 oneindex 等多个项目中也间接的获益自 nexmoe 大佬的 PR 贡献,由于独特的 UI 风格,因此深刻的记得您这个 ID 。

小舒同学在 Edge 扩展商店多次被推荐,看到这个帖子才知道原来就是 nexmoe 大佬开发的,作为一个前端(还是说全栈)大佬,nexmoe 的审美总是能令我感到恰到好处,佩服,赞!

虽然这个扩展一直在我的浏览器中躺着,但没有被启用;这不是因为小舒同学不够好用,而是我本人确实没有整理收藏夹的习惯,很多收藏都是“我收藏了就等于我学会了”性质的专业技能、科研类的站点或文章 URL ,可能收藏后这辈子都不会再看一眼那种,不仅没有文件夹分门别类,还有很多链接收藏时抓取 HTML 里的全局 Title ,与页面内容毫不相关;所以我的主力新标签页目前还是 InfinityTab ,确实也是用习惯了,因为我 90%以上的访问都是那 30 多个常用网站,剩余的 10%多数是通过 Google 搜索跳转。

期待下次看到小舒同学的 changelog ,可以毫不犹豫的切换使用!

附带一句感谢,因为这个帖子,翻到了[这个页面]( https://roam.mixcm.com/bookmarks/638f4472d857025d0c64),有很多宝藏网站,对我帮助很大,转藏不少,感谢!
这个工作非常有意义,还可以在整理归档各类医学检查的结果方面进一步完善,记录阳性指标或诊断。

例如: https://wjw.beijing.gov.cn/xwzx_20031/jcdt/202403/t20240301_3578085.html
佩服 OP ,让我这个非耳鼻喉专科的医生也学到了一点新东西。
@coolwulf 是的,这个不是大问题。核心的功能完成度已经很高了,临床初步使用已经足够。就算是现在商业化都算够格能推广进大三甲首批试用了。这是个蓝海,影像 AI 以前我们觉得一台服务器边际成本这么低,定价上百万怎么会有医院买,但是现在看看各个医院放射科买个 CT 、MR ,招标价格上千万,轻轻松松就让经销商搭售进去了,4 年前我在 V2EX 跟您互动的时候,还只有一些三甲买了影像诊断 AI ,现如今县域医院的影像诊断 AI 覆盖率都快达到 50%了。所以姜老师的开源工作更显得伟大、崇高。
@coolwulf 就这个病例来说,AI 检测( AI_Mets )的假阴率很低,我们可以 100%确认转移的,一共就 21 个病灶,还有数个皮层下的可疑病变,需要继续随访观察其变化,才能进一步确定性质,非常了不起,比人类医生厉害一些,好几位医生都漏评估了小脑蚓部的很不起眼的小转移瘤,AI 识别了;不过双侧颞脚/海马旁的静脉丛都被错误的识别为肿瘤了(假阳),这也是现阶段最成熟的医疗影像都 AI 难以避免的问题,不过好在对于医生来说,假阳完全可以接受,可以通过复核剔除,但假阴就比较严重了,当产生 AI 依赖后,人类医生很难发现 AI 漏掉的病变,所以假阴率能做到非常低的水平,incredible work!

SAM 的分割边缘比起 AI_Mets 来说好像更胜一筹,也许后续可以在精度上继续优化,放疗靶区的精准性是第一要务。

我上传的数据是 T1WI 增强序列没错,专科医生都知道脑转移瘤必须通过 T1WI+C 序列才能进行准确的评估。

期待模型的进一步优化,明天就介绍给同事用用 :),谢谢大佬的付出!
@coolwulf 啊,好的,抱歉,编辑 19#回复的时候,看到您的追加回复。再次感谢!
@coolwulf 谢谢大佬的帮助,我刚看到平台一共分割了 8 个肿瘤掩膜,我想请问一下,这个是您刚刚手动操作半自动分割的,还是平台自动检测、全自动分割的?因为这个病例的颅内肿瘤有 30+个,只勾画了其中不大不小的 8 个。

不过,我勾选 Segment any module 模块后,框选未被识别的区域,在 segment in process 几秒后就会完整的勾画出肿瘤的轮廓,精度确实达到了临床可用的水平,对肿瘤、瘤周、水肿带还是能做出较为准确的区分。

我后面有空会推荐我放疗科的同事摸索一下平台的功能,再次感谢大佬,向您的崇高行为、开源精神致敬
@coolwulf 我的账号 id: DrPika ,上传序列的 PatientID:DMR240203002 ,StudyUID: 1.2.392.200036.9125.2.138612190166.20240203000107
感谢大佬捉虫,我也只是想体验一下,这类产品最终一定会像现在的影像 AI 一样,广泛应用于放疗中心。
在点开 V2EX 看到这帖子之前十分钟,我还正在进行手工勾画、标注一个科研项目的病例的 ORA 区域,十分想尝试一下 OP 的通用自动分割模型效果怎么样,哈哈
@rykiechin #29
复旦的质子重离子我不太了解,这个治疗技术还没有在临床中广泛应用,颇有点以前 CART 、诱导免疫的研究前沿的试点的风格。我不能直接给您一个决策,只能提供点信息帮你判断:对于肿瘤治疗,国家卫健委国家癌症中心赫捷院士领衔指定的 CSCO 指南是全国最权威的临床路径,您可以直接去搜对应的 CSCO 临床指南,再去 pubmed 查一下流行病学综述,就可以心里有一个大致的了解。

例 1 ,CSCO 的头颈外科组,鼻咽癌专病诊疗指南中,编辑组组长、副组长、主笔 8 个人中 6 个人是中肿的专家。
例 2 ,上海质子重离子医院招聘公告中,放疗科医生最低门槛为硕士,也未对学校、科研、临床成就提出更高的具体的要求(官网打不开,贴丁香园的 https://www.jobmd.cn/company/6827826.htm );中山肿瘤的招聘公告非常多,对于 V2er 来说检索不是难事,我只提一点:医教研的医师序列,博士基本是起步门槛,且土博双非很难进,一般是是要双一流或者留学 PhD ,入院只有合同工待遇,不能直接上临床,要先进博后流动站,在规定期限内完成临床、科研业绩后出站才会转聘,否则解聘(中山系列开启的万恶之源,医学领域的非升即走)。
例 3 ,两家医院的临床研究发文量如下图:
https://s2.loli.net/2024/02/14/S38bIGjxAYtwp1v.png
https://s2.loli.net/2024/02/14/E1mStCNMdzirwsg.png

您可以看的出我的倾向性,不过我列出的都是客观信息,您可以自己评判一下。
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