添加了更多的 4090 和 3090GPU, NeuralRad AI 放疗平台现在彻底开放注册使用

[coolwulf]

https://mp.weixin.qq.com/s/vDzyKIKxuP7jCfmx6FPE4w

感谢差评君对于我们项目的支持。希望有更多的医生和物理师了解 NeuralRad, 让最先进的放疗 AI 能够让更多的患者受益，延长更多病人的生命。

我决定开放用户注册使用，现在 Signup 之后就可以立刻开始使用这个 AI 服务

如果手头没有对应可以测试的 Dicom 数据，可以点击平台上的 Demo 按钮，会自动打开一个脑瘤的核磁案例

[twofox]

感谢大佬的开源让世界变得更好

[Bantes]

我是来膜拜大佬的

[rabbbit]

请问有使用文档吗？

上传了 dicom 数据后，点击 Modality 列的绿色按钮查看片子，但界面不显示任何内容。
查看 F12 如下报错： http://service.neuralrad.com:3200/dcm2nifti/xxx/xxx/dcmdata.cfg 404

[rabbbit]

另外在笔记本上 infoPanel 有个 bug ，点击 + 展开时，infoPanel 的第二个 div 的高度计算的有问题，我这里只有 10 多 px ，里面的内容完全看不到。

[coolwulf]

@rabbbit #3 你的数据有没有完全上传完成？完全上传完会有一个对话框弹出

[coolwulf]

@rabbbit #4 有可能是 bug ，我会修复一下

[rabbbit]

@coolwulf
完全上传了

[coolwulf]

@rabbbit 换一个 case 试下，最好单独一个目录上传，不要目录套目录或者多个目录同时上传

[vefawn1]

提一点小建议：咱要不给网站套个 cdn ？现在没有 ddos 防护和 https 很危险，尤其是咱这种有公益性质的站点

[coolwulf]

差评文章的翻译稿现在出现在 Hacker News 的首页上:
[上传图片中...]

[coolwulf]

[smalltong02]

开源，让世界更美好！

[Pika666]

膜拜大佬，从 4 年前的乳腺肿瘤 AI 分类开始关注大佬的！

在这次开放注册以后试用，不知道是不是开放注册后带宽负载太大，直连、挂北美 CN2 节点访问都非常慢。
我上传完整的肺癌多发脑转移的 MR 颅脑的 DICOM 影像，浏览了一下确认图像完整，点选 Seg Head 以后，又报了个 Error ，/BAAMUIVEMNBHOEMS/MR.1.3.12.2.1107.5.2.20.156161.2024020309135688976009270.0.0.480/MNl/status.err ，不知道是否是我本地的网络原因？因为第一次上传成功后，发现图像不完整，又重新上传了一次。

[coolwulf]

@Pika666 我来看下你的数据

[Pika666]

@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

[coolwulf]

@Pika666 你的数据已经处理好了，可以查看，我还不清楚具体的错误原因

[coolwulf]

@Pika666 #15 程序生成了三组 contour, SAM 是我手动生成的，其他两个 AI_Mets 和 Seg_Head 是 AI 产生

[coolwulf]

@coolwulf #16 看了下 Viewer 在你的数据的 Sagittal / Coronal Views 上面显示有点问题，Axial View 正确. Contour RT Struct 文件也是正确，你可以使用

[Pika666]

@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

[Pika666]

@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]

@Pika666 #19 左上角下拉菜单选择 AI_Mets, 那个是自动勾画的

[coolwulf]

@Pika666 #19 数了一下，你的这个 Case, AI_Mets 勾出了 24 个, 有可能有些漏掉的 😀

[coolwulf]

@Pika666 #19 你的数据是 MR T1 with contrast 吗？这个模型需要在有 Contrast 的 T1 MR 上运行才会有比较好的效果。

[Pika666]

@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]

@Pika666 #24 双侧颞脚/海马旁的静脉丛的假阳很容易去除，我会在下个版本更新的时候把这个问题解决。不过因为这几个假阳非常明显，我们 stanford 医生使用平台的时候手动在列表中很容易勾掉了，这样输入的时候就没有了。

[Pika666]

@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。

[Lancelote]

膜拜大佬。听说现在冠心病和肺癌已经基本都是 ai 在做诊断了。

[VIVIANSNOW]

做的真好。真的好人。比那些嘴上圣母的动保强多了

[tedajianzhu]

👍赞
我是从您最早的识别肿瘤的项目了解到您的。
当时我爸爸抽烟很多，后来我担心他肺癌，催他去做了 CT ，没问题。
疫情结束的 2022 年底，直接查出来肺癌晚期脑转移，23 年脑部做了两次放疗，我也对放疗，靶区有了基本的概念。
我知道得病之后病人和家属的感受。
我也想做一点贡献。
目前自由职业，时间比较自由。勉强算是全栈，希望有机会为项目尽一点绵薄之力。

[xiangbohua]

大佬啊，甚至想找一下捐赠入口

[GoRoad]

开源，让世界更美好

[sorra]

请问有什么参与贡献的方式和方向吗？比如 Rust WebAssembly 前端。

[wemac]

越来越好

[SeanDragon]

这不仅仅是开源，您还自助出资建设了网站，以及无法形容的精力投入。我为自己和您身在一个时代感到荣幸 😀