bi-rads 4a的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

bi-rads 4a的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦羅崇銘寫的 人工智慧與影像知識詮釋化(修訂版) 和羅崇銘的 人工智慧與影像知識詮釋化都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自元華文創股份有限公司 和元華文創股份有限公司所出版 。

國立陽明交通大學 電信工程研究所 黃紹華所指導 陶俐璇的 基於深度學習針對乳房X光攝影進行BI-RADS多類別分類 (2020),提出bi-rads 4a關鍵因素是什麼,來自於乳腺癌、BI-RADS、深度學習、多類別分類、卷積神經網路、物體檢測。

而第二篇論文高雄醫學大學 醫務管理暨醫療資訊學系碩士在職專班 邱亨嘉所指導 蔡蕙怡的 乳房攝影立體定位真空輔助切片的臨床效用與成本效益分析:和細針定位開放性手術切片比較 (2018),提出因為有 乳房切片、立體定位、真空輔助切片、成本效果的重點而找出了 bi-rads 4a的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了bi-rads 4a,大家也想知道這些:

人工智慧與影像知識詮釋化(修訂版)

為了解決bi-rads 4a的問題,作者羅崇銘 這樣論述:

  本書以資訊數位化出發,跨領域整合醫學影像資訊與圖書資訊,尤其分類與詮釋資料的描述,是資料科學時代相當重要的一環,利用人工智慧進行醫學知識的分類、利用影像特徵的擷取完成影像詮釋資料的建立,並將日益重要的醫學影像的類型加以整理,包括檔案的形成、儲存容量、存取機制、安全性、使用規範、完整性與標註需求,進行鉅細靡遺地闡述,此概念之延伸將有助詮釋與人類生活息息相關的各種影像資料,以完整詮釋建立永恆的知識。   本書特色   醫學影像已是人工智慧醫學的主戰場,   為此建立醫學影像檔案學的知識整理,   也是圖書資訊在人工智慧時代的重要角色之一。  

基於深度學習針對乳房X光攝影進行BI-RADS多類別分類

為了解決bi-rads 4a的問題,作者陶俐璇 這樣論述:

乳癌為國內女性癌症好發率第一名,對於健康的威脅不容小覷。因此我們提出了這套系統,基於深度學習的方法,針對乳房X光攝影進行分類,最終可以辨識出8個類別的BI-RADS等級的分類結果。我們希望這系統能夠輔助醫生更有效率地做出臨床決策,更冀望未來將此系統運用在醫療巡迴車上,可以讓偏鄉居民或是醫療資源不足地區的人民,也能夠受到醫療的照護,讓大家重新重視乳癌的嚴重性,並能及早的發現和治療,遠離癌症帶來的傷害。由於包含BI-RADS標注訊息的數據資料需要傾注大量的人力和資金,故這樣的資料十分罕見和珍貴,目前顯少有人能夠做這樣的研究。本篇論文將闡述做資料前處理的步驟和方法,使用深度學習的原理和架構,並在論

文的最後公開難得可貴的BI-RADS分類之研究成果。而測試數據中BI-RADS 0, BI-RADS 1, BI-RADS 2, BI-RADS 3, BI-RADS 4A, BI-RADS 4B, BI-RADS 4C, BI-RADS 5八個類別的敏感性(Sen.)分別達到92%, 76%, 90%, 87%, 96%, 98%, 98%, 98%,總體的準確率也高達91%。

人工智慧與影像知識詮釋化

為了解決bi-rads 4a的問題,作者羅崇銘 這樣論述:

  本書以資訊數位化出發,跨領域整合醫學影像資訊與圖書資訊,尤其分類與詮釋資料的描述,是資料科學時代相當重要的一環,利用人工智慧進行醫學知識的分類、利用影像特徵的擷取完成影像詮釋資料的建立,並將日益重要的醫學影像的類型加以整理,包括檔案的形成、儲存容量、存取機制、安全性、使用規範、完整性與標註需求,進行鉅細靡遺地闡述,此概念之延伸將有助詮釋與人類生活息息相關的各種影像資料,以完整詮釋建立永恆的知識。     本書特色     醫學影像已是人工智慧醫學的主戰場,   為此建立醫學影像檔案學的知識整理,   也是圖書資訊在人工智慧時代的重要角色之一。  

乳房攝影立體定位真空輔助切片的臨床效用與成本效益分析:和細針定位開放性手術切片比較

為了解決bi-rads 4a的問題,作者蔡蕙怡 這樣論述:

研究背景與目的 針對只有乳房攝影能定位的乳房病變,開放性手術切片(OSB)是標準診斷方法,立體定位真空輔助切片(SVAB)則是近年來逐漸廣泛使用的新診斷方式。本研究的目的在比較SVAB和OSB的診斷效用和成本效果差異。研究方法 採回溯性研究設計,在某醫學中心以病歷審查取得2012至2017年臨床資料,比較不同切片組別的病人及病變特質差異,並且比較診斷正確性、再切片率、及併發症發生率。以串聯醫院醫療申報費用檔的方式得到醫療資源使用數據,並以全國性資料估算間接成本,比較SVAB和OSB的成本效果。最後嘗試將病變分類,找出不同類別的病變耗用資源最少的切片診斷方法。研究結果 SVA

B是可靠的診斷工具。以SVAB取代OSB,病患不用住院,切片時間短,併發症也比較輕微,還可以讓良性病變的病患省去不必要的手術。SVAB達到一個正確診斷的直接成本只比OSB少台幣2,670元 (9.9%),自費項目金額相對健保給付高是主因;間接成本比OSB少台幣17,538元 (95.2%),因為OSB的病患需要休息的天數比SVAB長許多。本研究當OSB診斷出惡性病變,有52%不用再接受手術,此時以OSB診斷所產生的資源使用比SVAB少。OSB惡性病變手術率維持在48%時,任一病變惡性機率若低於18%,以SVAB診斷所產生的醫療費用和社會資源耗用較OSB低。結論 BI-RADS categ

ory 3 及 4A的病變以SVAB做為第一線診斷工具可節省醫療費用和社會資源;Category 4B-5以SVAB診斷總體醫療費用可能高過OSB,此時結合醫師的臨床評估能夠更準確選擇耗用資源較少的切片方式。