Kiváló minőségű röntgenkép-adatkészletek licencelése mesterséges intelligencia/gépi tanulás egészségügyi innovációkhoz
Skálázható és megbízható röntgenadatkészletek fejlett mesterséges intelligencia alapú egészségügyi alkalmazásokhoz
Csatlakoztassa azt az adatforrást, amelyet ma hiányolt
Röntgenkép-adatkészletek mesterséges intelligencia/gépi tanulás alapú egészségügyi megoldásokhoz
A röntgenvizsgálatot az objektum belső szerkezetének és integritásának ellenőrzésére használják. A vizsgálandó objektumról különböző pozíciókban és különböző energiaszinteken röntgenfelvételek készíthetők a beteg szervezetében fellépő kóros állapotok diagnosztizálására és kimutatására.
A Shaip kiváló minőségű röntgenkép-adatkészleteket biztosít a kutatáshoz és az orvosi diagnózishoz. Adatkészleteink több ezer, valódi betegektől gyűjtött és a legmodernebb technikákkal feldolgozott, nagy felbontású képet tartalmaznak. Ezeket az adatkészleteket arra tervezték, hogy segítsenek az egészségügyi szakembereknek és kutatóknak a különféle egészségügyi állapotokkal kapcsolatos ismereteiket és megértését bővíteni. A Shaip segítségével megbízható és pontos orvosi adatokhoz férhet hozzá a kutatások fokozása és a betegek kimenetelének javítása érdekében.
| Testrész | Közép-Ázsia | Közép-Ázsia és Európa | India | Mindösszesen |
|---|---|---|---|---|
| Boka röntgen | 100 | 100 | ||
| Mellkas | 1000 | 1000 | ||
| Térd röntgen | 100 | 100 | ||
| KUB Plain | 100 | 100 | ||
| Alsó végtagok | 500 | 350 | 850 | |
| medence | 500 | 500 | ||
| Felső végtagok | 500 | 350 | 850 |
Minden típusú adatlicencsel foglalkozunk, azaz szöveges, hangos, videós vagy képi engedélyezéssel. Az adatkészletek orvosi adatkészletekből állnak az ML-hez: Orvosi diktálási adatkészlet, Orvosi klinikai megjegyzések, Orvosi beszélgetési adatkészlet, Orvosi átírási adatkészlet, Orvos-beteg beszélgetés, Orvosi szövegadatok, Orvosi képek – CT-vizsgálat, MRI, Ultrahang (összegyűjtött alapú egyéni követelmények) .
Nem találja, amit keres?
Az összes adattípusról új, készen kapható orvosi adatkészleteket gyűjtenek
Lépjen kapcsolatba velünk most, hogy elengedje egészségügyi képzési adatgyűjtési aggályait
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
1. Mik azok a röntgenkép-adatállományok?
A röntgenfelvétel-adatkészletek nagy felbontású orvosi képek gyűjteményei, amelyeket röntgenvizsgálati eljárások során rögzítenek. Ezeket az adatkészleteket kutatásra és mesterséges intelligencia/gépi tanulási modellek betanítására használják egészségügyi állapotok elemzésére és diagnosztizálására.
2. Miért fontosak a röntgenfelvétel-adatállományok az AI/ML projektekhez?
Alapvető adatokat szolgáltatnak a mesterséges intelligencia által létrehozott modellek betanításához a törések, mellkasi fertőzések, ízületi problémák és egyéb rendellenességek észlelésére. Ezek az adatkészletek segítenek az orvosi diagnosztika automatizálásában, a pontosság javításában és a betegek eredményeinek javításában.
3. Milyen egészségügyi állapotok diagnosztizálásában segíthetnek a röntgenfelvételek?
A röntgenfelvételek segíthetnek a törések, mellkasi fertőzések (pl. tüdőgyulladás, tuberkulózis), csont- és ízületi rendellenességek, valamint lágyrész-sérülések diagnosztizálásában. Speciális állapotok, például ízületi gyulladás vagy gerincferdülés kimutatásában is használják őket.
4. Mely testrészeket fedik le az adathalmazok?
Az adatkészletek tartalmazzák a mellkas, a boka, a térd, a medence, a felső végtagok, az alsó végtagok, valamint a vese, a húgyvezeték és a húgyhólyag röntgenfelvételeit. Bizonyos testrészekre vonatkozó speciális adatkészletek is rendelkezésre állnak.
5. Mekkora a képek felbontása az adathalmazban?
Az adathalmazok nagy felbontású röntgenfelvételekből állnak, biztosítva a pontos elemzést és a mesterséges intelligencia/gépi tanulási modellek betanítását.
6. Milyen formátumokban érhetők el az adatkészletek?
A röntgenadatkészletek szabványos formátumokban, például DICOM, PNG és JPEG formátumban érhetők el, így kompatibilisek a legtöbb AI/ML munkafolyamattal.
7. A röntgenfelvétel-adatállományok azonosíthatatlanok?
Igen, minden adathalmazt anonimizálunk, hogy eltávolítsunk belőlük minden személyazonosításra alkalmas információt (PII), biztosítva ezzel a betegek adatainak bizalmas kezelését és az adatbiztonságot.
8. Megfelelnek-e az adatkészletek a HIPAA előírásainak?
Igen, az adathalmazok teljes mértékben megfelelnek a HIPAA-nak és más globális adatvédelmi szabványoknak, biztosítva a biztonságos és etikus használatot.
9. Testreszabhatók az adathalmazok?
Igen, az adathalmazok testreszabhatók, hogy tartalmazzanak bizonyos testrészeket, állapotokat vagy földrajzi régiókat a projekt követelményeinek való megfelelés érdekében.
10. Skálázhatóak az adathalmazok nagyméretű AI/ML projektekhez?
Igen, az adathalmazok skálázhatók és több ezer röntgenképet tartalmaznak, így mind kis, mind nagy projektekhez alkalmasak.
11. Hogyan integrálhatók az adathalmazok a mesterséges intelligencia munkafolyamatokba?
Az adathalmazok szabványos formátumban, részletes metaadatokkal kerülnek átadásra, lehetővé téve a zökkenőmentes integrációt a mesterséges intelligencia/gépi tanulási munkafolyamatokba a betanítás, tesztelés és validálás céljából.
12. Hogyan biztosítják az adatkészletek minőségét?
Az adathalmazok szigorú minőségbiztosítási folyamatokon esnek át, beleértve a szakértői annotációkat és validációt, a pontosság és a megbízhatóság biztosítása érdekében.
13. Mennyibe kerülnek a röntgenfelvétel-adatállományok?
Az ár az adathalmaz méretétől, a testreszabási követelményektől és a projekt hatókörétől függ. Kérjen személyre szabott árajánlatot még ma!
14. Milyen határidőkkel kell teljesíteni ezeket az adatkészleteket?
A szállítási határidők a projekt méretétől és összetettségétől függően változnak, de úgy vannak kialakítva, hogy hatékonyan tartsák a határidőket.
15. Hogyan javíthatják a röntgenfelvételek az egészségügyi mesterséges intelligenciát?
A röntgenfelvételek lehetővé teszik a mesterséges intelligencia által létrehozott rendszerek számára a diagnosztika automatizálását, a detektálás pontosságának javítását és a klinikai döntéshozatal fokozását, végső soron javítva a betegellátást.