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题名静脉血栓栓塞症标准化数据集开发和应用的现状与前景
被引量：2
- 1
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作者
夏磊
陈兆斐
甄凯元
翟振国
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机构
中日友好医院呼吸中心
中日友好医院呼吸中心
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出处
《中华医学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第42期3321-3327,共7页
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基金
中国医学科学院医学与健康科技创新工程项目(2020-I2M-A-022)
国家重点研发计划(2016YFC0905600)
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文摘
静脉血栓栓塞症(VTE)是严重威胁住院患者健康安全的疾病,其因高发生率、高致残率和高病死率越来越引起临床医学界的广泛关注。然而,VTE的临床防治现状不容乐观,需要依托大型专病数据库,积累有效的循证医学证据,开展真实世界研究,逐步规范VTE的临床防治与质量控制。大型医学数据库的构建与发展离不开标准数据集。标准数据集通过数据标准化路线,建立VTE的概念数据模型。根据模型设定的对象类、定义类的属性,规范数据类型和属性的取值,整理出标准化数据元。本文重点介绍国内外不同VTE数据集的特点,阐述其在VTE中的应用及研究进程,以及数据集在规范临床和研究加强质控及人工智能方面的应用,来促进VTE数据集的建立并开展高质量的大型真实世界研究。
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关键词
静脉血栓栓塞
标准化数据集
数据元
人工智能
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Keywords
Venous thromboembolism
standardized datasets
Date element
Artificial intelligence
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分类号
R543.6
[医药卫生—心血管疾病]
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题名医学人工智能标准体系:历史与现状
被引量：7
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作者
郑欣雅
黄运有
张奕婷
翁晟杰
詹剑锋
张知非
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机构
首都医科大学基础医学院
广西师范大学计算机科学与工程学院
中国科学院计算技术研究所先进计算机系统研究中心
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出处
《协和医学杂志》
CSCD
2023年第6期1135-1141,共7页
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基金
中国科学院战略性先导科技专项(XDA0320000,XDA0320300)
广西科技计划项目-电力数据分析研究(桂科AD20297004)。
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文摘
当前医学人工智能标准化进程尚处于萌芽阶段,难以满足医学人工智能产品在研发、部署、管控、评估以及指导等多方面的需求。这一方面导致人工智能产品的研发过程难以规范化,增加了研发成本,影响了产品质量;另一方面也造成了人工智能产品难以进行统一的交互、比较和评价,可能导致产品被错误评估,从而误导医学人工智能产品的研发方向,因此建立成熟统一的医学人工智能标准体系成为当务之急。为推动医学人工智能标准体系从萌芽阶段走向成熟,本文从医学数据标准、标准数据集、基准和规范/指南4个方面深入分析医学人工智能标准的发展历程,揭示当前医学人工智能标准中存在的问题,以期为相关研究提供参考和借鉴。
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关键词
医学人工智能标准体系
数据标准
标准数据集
测试基准
规范
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Keywords
medical artificial intelligence standard system
data standards
standard datasets
testing bench-marks
guidelines
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分类号
R3
[医药卫生—基础医学]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名大田作物病害识别研究图像数据集
被引量：14
- 3
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作者
陈雷
袁媛
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机构
中国科学院合肥智能机械研究所
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出处
《中国科学数据（中英文网络版）》
CSCD
2019年第4期81-87,共7页
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基金
中国科学院信息化专项(XXH13505-03-104)
国家自然科学基金面上项目(31871521)
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文摘
根据联合国粮农组织报告,每年农业病虫害造成的自然损失率超过37%,农业病虫害识别与防治对于提高农业产量具有重要意义。传统人工识别方法依赖经验,主观因素较大,不够准确。近年来计算机视觉方法逐渐发展,该方法更加客观,并支持实时在线诊断,但需要大规模训练样本的支持。因此,构建可供机器学习建模使用的图像数据集对于实现高效的农业病虫害识别至关重要。为此我们构建了农业病虫害研究图库(IDADP),涵盖农业病虫害图像采集、分类、标记、存储与建模等多方面的内容,面向科研学者与农技人员两大类用户群体提供农业病害在线诊断及相关的技术咨询等服务。本数据集目前包括以水稻、小麦、玉米为主的大田作物的高质量农业病害图像数据约200 GB。与现有大多仅含有3–5幅典型症状图像的农业病害图谱类资源存在本质区别,本图像数据集由高分辨率和高相似度的同类农作物病害原始图像数据构成,每种病害的图像数量有几百乃至上千幅,可作为病害识别建模的训练样本使用。本数据集将为农业病害识别研究领域提供宝贵的基础数据资源,同时可作为大数据环境下机器学习建模的标准图库,对促进农业病害图像识别研究的发展具有重要的实际应用价值。
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关键词
农业病害
大田作物
病害识别
标准图库
训练样本
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Keywords
agricultural disease
field crops
disease identification
standard image dataset
training sample
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分类号
S432
[农业科学—植物病理学]
TP391.41
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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