論文の概要: Approach to Designing CV Systems for Medical Applications: Data, Architecture and AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14689v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 18:02:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:07.223252
• Title: Approach to Designing CV Systems for Medical Applications: Data, Architecture and AI
• Title（参考訳）: 医療用CVシステム設計へのアプローチ:データ,アーキテクチャ,AI
• Authors: Dmitry Ryabtsev, Boris Vasilyev, Sergey Shershakov,
• Abstract要約: 本稿では,従来のスクリーニング手法から意図的に切り離された基礎画像解析のための革新的なソフトウェアシステムを提案する。 本手法は, 骨盤構造の正常な特徴と病理的特徴の両方を徹底的に解析することにより, 診断過程を模倣する。 このシステムは、網羅的なアーキテクチャから人工知能(AI)モデルによるモジュラー分析設計まで、眼科の実践とシームレスに一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper introduces an innovative software system for fundus image analysis that deliberately diverges from the conventional screening approach, opting not to predict specific diagnoses. Instead, our methodology mimics the diagnostic process by thoroughly analyzing both normal and pathological features of fundus structures, leaving the ultimate decision-making authority in the hands of healthcare professionals. Our initiative addresses the need for objective clinical analysis and seeks to automate and enhance the clinical workflow of fundus image examination. The system, from its overarching architecture to the modular analysis design powered by artificial intelligence (AI) models, aligns seamlessly with ophthalmological practices. Our unique approach utilizes a combination of state-of-the-art deep learning methods and traditional computer vision algorithms to provide a comprehensive and nuanced analysis of fundus structures. We present a distinctive methodology for designing medical applications, using our system as an illustrative example. Comprehensive verification and validation results demonstrate the efficacy of our approach in revolutionizing fundus image analysis, with potential applications across various medical domains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の検診手法から意図的に切り離され,特定の診断を予測しないことを選択可能な,基礎画像解析のための革新的なソフトウェアシステムを提案する。 本手法は, 医療従事者の手による最終的な意思決定権限を残さず, 正常および病理学的特徴の両方を徹底的に分析することにより, 診断過程を模倣する。 本研究は客観的な臨床分析の必要性に対処し,基礎画像検査の自動化と臨床ワークフローの向上を目指す。 このシステムは、網羅的なアーキテクチャから人工知能(AI)モデルによるモジュラー分析設計まで、眼科の実践とシームレスに一致している。 我々のユニークなアプローチは、最先端のディープラーニング手法と従来のコンピュータビジョンアルゴリズムを組み合わせて、基礎構造を包括的かつ微妙に分析する。 本稿では,医用アプリケーションの設計に際し,本システムを具体例に挙げる。 包括的検証と検証の結果は,眼底画像解析を革新するアプローチの有効性を示し,様々な医療分野に応用できる可能性を示した。

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