MinHash-LSH最小哈希+局部敏感哈希：如何解决医学大模型的大规模数据去重？大模型的数据问题MinHash-LSH最小哈希+局部敏感哈希：大规模数据集去重优化Jaccard相似度：用于比较样本集之间的相似性降维技术MinhashLSH–局部敏感哈希MinHash-LSH多个开源数据集去重 大模型的数据问题问题：训练医学大模型的数据规模真的很大，其中会夹杂很多重复数据。重复数据对于大模型微调也有较大影响，数据集必须去重后再用于模型训练。临床数据：20亿条文本数据教材数据：1000+本指南7万+药品说明书N个科室疾病培训数据N本古籍、教材…开源数据：中文医学命名实体识别CMedEE中文医学文
2023年5月4日，Frontiersin ArtificialIntelligence发表一篇ChatGPT的文献综述的文章，题目是《ChatGPTinmedicine:anoverviewofitsapplications,advantages,limitations,futureprospects,andethicalconsiderations》（ChatGPT在医学中的应用概述：应用、优势、局限性、未来前景和伦理思辨）。文献全文地址：https://doi.org/10.3389/frai.2023.1169595这篇文献的主要内容：ChatGPT是一种先进的语言模型，它使用深度学习
这是上海交通大学2023.12.28开放出来的数据集和论文，感觉很宝藏，稍微将阅读过程记录一下。ZhengQ,ZhaoW,WuC,etal.Large-scaleLong-tailedDiseaseDiagnosisonRadiologyImages[J].arXivpreprintarXiv:2312.16151,2023.项目主页：https://qiaoyu-zheng.github.io/RP3D-Diag/代码：https://github.com/qiaoyu-zheng/RP3D-Diag数据集：https://huggingface.co/datasets/QiaoyuZhen
SegVol:UniversalandInteractiveVolumetricMedicalImageSegmentation研究背景及动机#背景：动机：主要贡献方法总结有任何问题欢迎联系：438285719@qq.com共同学习交流pub:22November,2023ArXiv[paper][code]研究背景及动机#背景：1体积图像分割通过准确提取器官、病变和组织等感兴趣的区域，在医学图像分析中起着至关重要的作用，在肿瘤监测、手术计划、疾病诊断和优化治疗等临床应用中有着广泛的应用。2公开可用的体积医学图像数据集通常由来自不同类别的少量掩码注释组成，由于模型训练的数据不足，也无法通过用户
PACS系统是医院影像科室中应用的一种系统，主要用于获取、传输、存档和处理医学影像。它通过各种接口，如模拟、DICOM和网络，以数字化的方式将各种医学影像，如核磁共振、CT扫描、超声波等保存起来，并在需要时能够快速调取和使用。PACS系统还提供了辅助诊断和管理功能，可以在不同的影像设备之间传输数据和组织存储数据。它的功能包括超声工作站、内镜工作站、病理工作站、心电工作站、三维后处理工作站等。PACS系统在医疗图像管理和通信方面起着重要的作用。PACS部分主要提供医学影像获取、影像信息网络传递、大容量数据存储、影像显示和处理、影像打印等功能。RIS主要提供分诊登记、叫号、检查报告生成和打印等功能
文章目录1前言2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的乳腺癌分类该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2前言乳腺癌是全球第二常见的女性癌症。2012年，它占所有新癌症病例的12%，占所有女性癌症病例的25%
《半监督医学影像分割综述》引言两种不同类型的图像分割问题。相应的语义类对每个像素进行分类，从而给图像中属于这个类的所有对象或区域一个相同的类标签。实例分割试图更进一步，试图区分同一类的不同出现内容提供了半监督SS方法的最新分类以及对它们的描述。对文献中最广泛使用的数据集进行了广泛的最先进的半监督分割方法的实验。讨论了所获得的结果，当前方法的优点和缺点，该领域的挑战和未来的工作方向。背景问题阐述半监督方法的目的是提取知识从标记和未标记数据,为了获得一个比我们只使用标记数据训练得到的模型性能更好的模型。语义分割经典方法首先提出的图像分割方法基本上是无监督的：图像阈值、区域增长，变形模型，聚类算法基
1、前言Dcm4che-arc-light是一个开源的医学影像存档和通信系统（PACS）解决方案。它是基于Dcm4che项目的一个子项目，专注于实现轻量级而功能强大的医学影像存档与检索（ARCHIVE）功能。Dcm4che-arc-light具备以下主要特点：1.存储和管理影像数据：Dcm4che-arc-light提供了一个可靠的机制来接收、存储、管理和检索医学影像数据。它支持DICOM（医学数字成像和通信标准）格式的图像和相关信息，并提供了用于数据的索引、归档和检索的功能。2.分布式存档：Dcm4che-arc-light采用分布式存档的方式，可以将影像数据存储在多个节点上，以增加系统的可
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——CG-3DSRGAN：用于从低剂量PET图像恢复图像质量的分类指导的3D生成对抗网络本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generativeadversarialnetworks,GANs）在医学影像中的应用。文献的研究内容包括同模态影像生成、跨模态影像生成、GAN在分类和分割方面的应用等。生成对抗网络与其他方法相比展示出了优越的数据生成能力，使它们在医学图像应用中广受欢迎。这些特性引起了医学成像领域研究人员的浓厚兴趣，导致这些技术在各种传统和新颖应用中迅速实施，如图像重建、分割、检测、分类和跨模态合成。01文献速递介绍正电子发射断层扫描（PET）
什么是自然语言(NLP)，就是网络中的一些书面文本。对于医疗方面，例如医疗记录、病人反馈、医生业绩评估和社交媒体评论,可以成为帮助临床决策和提高质量的丰富数据来源。如互联网上有基于文本的数据(例如,对医疗保健提供者的社交媒体评论),这些数据我们可以直接下载，有些可以通过爬虫抓取。例如:在病人论坛上发表对疾病或药物的评论,可以将它们存储在数据库中,然后进行分析。在这个之前需要了解什么是情绪分析，情绪分析是指赋予词语、短语或其他文本单位主观意义的过程。情绪可以简单地分为正面或负面,也可以与更详细的主题有关,比如某些词语所反映的情绪。简单来说就是从语言从提取患者态度或者情绪的词语，然后进行分析，比如
