論文の概要: Practical Applications of Advanced Cloud Services and Generative AI Systems in Medical Image Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17549v1
- Date: Tue, 26 Mar 2024 09:55:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 15:57:01.652864
- Title: Practical Applications of Advanced Cloud Services and Generative AI Systems in Medical Image Analysis
- Title（参考訳）: 医用画像解析における高度なクラウドサービスと生成AIシステムの実用化
- Authors: Jingyu Xu, Binbin Wu, Jiaxin Huang, Yulu Gong, Yifan Zhang, Bo Liu,
- Abstract要約: 本稿では、医用画像における生成AIの変換可能性について考察し、合成ACM-2データを生成する能力を強調した。
データセットのサイズと多様性の制限に対処することにより、これらのモデルはより正確な診断と患者の結果の改善に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.4235794108467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The medical field is one of the important fields in the application of artificial intelligence technology. With the explosive growth and diversification of medical data, as well as the continuous improvement of medical needs and challenges, artificial intelligence technology is playing an increasingly important role in the medical field. Artificial intelligence technologies represented by computer vision, natural language processing, and machine learning have been widely penetrated into diverse scenarios such as medical imaging, health management, medical information, and drug research and development, and have become an important driving force for improving the level and quality of medical services.The article explores the transformative potential of generative AI in medical imaging, emphasizing its ability to generate syntheticACM-2 data, enhance images, aid in anomaly detection, and facilitate image-to-image translation. Despite challenges like model complexity, the applications of generative models in healthcare, including Med-PaLM 2 technology, show promising results. By addressing limitations in dataset size and diversity, these models contribute to more accurate diagnoses and improved patient outcomes. However, ethical considerations and collaboration among stakeholders are essential for responsible implementation. Through experiments leveraging GANs to augment brain tumor MRI datasets, the study demonstrates how generative AI can enhance image quality and diversity, ultimately advancing medical diagnostics and patient care.
- Abstract（参考訳）: 医療分野は人工知能技術の応用における重要な分野の1つである。
医療データの爆発的な成長と多様化に加え、医療ニーズと課題の継続的な改善により、人工知能技術は医療分野においてますます重要な役割を担っている。
コンピュータビジョン、自然言語処理、機械学習に代表される人工知能技術は、医療画像、健康管理、医療情報、医薬品研究開発などの様々なシナリオに広く浸透し、医療サービスのレベルと品質を向上させる上で重要な推進力となっている。この記事では、医療画像における生成AIの変革の可能性を探り、合成ACM-2データの生成能力、画像の強化、異常検出の支援、画像から画像への変換を容易にすることを強調する。
モデル複雑性のような課題にもかかわらず、Med-PaLM 2技術を含む医療における生成モデルの適用は有望な結果を示している。
データセットのサイズと多様性の制限に対処することにより、これらのモデルはより正確な診断と患者の結果の改善に寄与する。
しかし、利害関係者間の倫理的配慮と協力は責任ある実施に不可欠である。
この研究は、GANを利用して脳腫瘍のMRIデータセットを増強する実験を通じて、生成AIが画像の品質と多様性を高め、最終的に医学的診断と患者のケアを向上することを示す。
関連論文リスト
- A Survey of Medical Vision-and-Language Applications and Their Techniques [48.268198631277315]
医療ビジョン・アンド・ランゲージモデル(MVLM)は、複雑な医療データを解釈するための自然言語インタフェースを提供する能力から、大きな関心を集めている。
本稿では,MVLMの概要と適用した各種医療課題について概観する。
また、これらのタスクに使用するデータセットについても検討し、標準化された評価指標に基づいて異なるモデルの性能を比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-19T03:27:05Z) - Automated Retinal Image Analysis and Medical Report Generation through Deep Learning [3.4447129363520337]
網膜疾患の増加は、医療システムにとって大きな課題となっている。
網膜画像から医療報告を生成する従来の方法は、手動による解釈に依存している。
この論文は、網膜画像の医療レポート生成を自動化する人工知能の可能性について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-14T07:47:25Z) - Rapid Review of Generative AI in Smart Medical Applications [3.068678059223457]
生成モデルは、重要なAI技術であり、医療画像生成、データ分析、診断に革命をもたらした。
本稿では、インテリジェント医療機器への応用について検討する。
生成モデルは、医療画像生成、データ分析、診断において非常に有望である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-08T03:34:47Z) - fMRI-PTE: A Large-scale fMRI Pretrained Transformer Encoder for
Multi-Subject Brain Activity Decoding [54.17776744076334]
本稿では,fMRI事前学習のための革新的オートエンコーダであるfMRI-PTEを提案する。
我々のアプローチでは、fMRI信号を統合された2次元表現に変換し、次元の整合性を確保し、脳の活動パターンを保存する。
コントリビューションには、fMRI-PTEの導入、革新的なデータ変換、効率的なトレーニング、新しい学習戦略、そして我々のアプローチの普遍的な適用性が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T07:24:22Z) - A Comprehensive Review of Generative AI in Healthcare [0.0]
生成AIモデル、特にトランスフォーマーと拡散モデルは、多様な形式のデータを分析する上で重要な役割を担っている。
これらのモデルは、医用画像、タンパク質構造予測、臨床ドキュメント、診断補助、放射線学解釈、臨床診断支援、医用コーディング、請求など、様々な種類のデータを分析する上で重要な役割を果たしてきた。
本稿では、トランスフォーマーと拡散モデルに焦点をあて、医療における生成AI応用の概要を概観することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-01T21:13:14Z) - Artificial General Intelligence for Medical Imaging Analysis [92.3940918983821]
大規模人工知能(AGI)モデルは、様々な汎用ドメインタスクにおいて前例のない成功を収めた。
これらのモデルは、医学分野固有の複雑さとユニークな特徴から生じる顕著な課題に直面している。
このレビューは、医療画像、医療などにおけるAGIの将来的な意味についての洞察を提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T18:04:13Z) - Towards Medical Artificial General Intelligence via Knowledge-Enhanced
Multimodal Pretraining [121.89793208683625]
医療人工知能(MAGI)は、1つの基礎モデルで異なる医療課題を解くことができる。
我々は、Micical-knedge-enhanced mulTimOdal pretRaining (motoR)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-26T01:26:19Z) - Current State of Community-Driven Radiological AI Deployment in Medical
Imaging [1.474525456020066]
本報告は, MonAIコンソーシアムの業界専門家と臨床医のグループによる, 週ごとの議論と問題解決経験について述べる。
実験室におけるAIモデル開発とその後の臨床展開の障壁を明らかにする。
臨床放射線学ワークフローにおける様々なAI統合ポイントについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-29T05:17:59Z) - Robust and Efficient Medical Imaging with Self-Supervision [80.62711706785834]
医用画像AIの堅牢性とデータ効率を向上させるための統一表現学習戦略であるREMEDISを提案する。
様々な医療画像タスクを研究し, 振り返りデータを用いて3つの現実的な応用シナリオをシミュレートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-19T17:34:18Z) - Medical Imaging and Machine Learning [16.240472115235253]
2018年に国立衛生研究所は、医療画像における人工知能の未来における重要な焦点領域を特定した。
データ可用性、新しいコンピューティングアーキテクチャと説明可能なAIアルゴリズムの必要性は、いまだに関係している。
本稿では,高次元臨床画像データに特有の課題について考察するとともに,技術的・倫理的考察を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-02T18:53:39Z) - Review of Artificial Intelligence Techniques in Imaging Data
Acquisition, Segmentation and Diagnosis for COVID-19 [71.41929762209328]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックは世界中に広がっている。
X線やCT(Computerd Tomography)などの医用画像は、世界的な新型コロナウイルス対策に欠かせない役割を担っている。
最近登場した人工知能(AI)技術は、画像ツールの力を強化し、医療専門家を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-06T15:21:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。