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试论生成式人工智能的医疗应用能力与风险边界
1
作者
王硕
刘天语
+1 位作者
汪琛
刘瑶瑶
《医学与哲学》
北大核心
2024年第12期1-5,共5页
生成式人工智能医疗应用的伦理探讨需要对两个基本问题进行谨慎、清晰的划界。一方面,“能力”的划界旨在澄清生成式人工智能医疗应用的核心优势与技术局限,基于属种差异,明确生成式人工智能医疗应用相较于传统医疗人工智能的关键差异,...
生成式人工智能医疗应用的伦理探讨需要对两个基本问题进行谨慎、清晰的划界。一方面,“能力”的划界旨在澄清生成式人工智能医疗应用的核心优势与技术局限,基于属种差异,明确生成式人工智能医疗应用相较于传统医疗人工智能的关键差异,避免陷入“ChatGPT全能论”或“ChatGPT无能论”的窠臼。另一方面,“风险”的划界旨在区分生成式人工智能医疗应用带来的问题类别及特征,厘清不同风险的独特性质与根源,包括传统人工智能的共有风险、生成式人工智能的特有风险以及生成式人工智能同医疗实践相结合的特性风险,推动风险的分类管理并推进伦理治理的不断完善。
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关键词
生成式人工智能
医疗应用
ChatGPT
能力划界
风险划界
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职称材料
基于有限训练样本的融合网络模型用于盆腔危及器官自动分割的研究
被引量:
3
2
作者
吴青南
王运来
+6 位作者
全红
王俊杰
谷珊珊
杨薇
葛瑞刚
刘杰
鞠忠建
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期311-316,共6页
将深度学习应用到医学影像中危及器官自动分割领域时,为解决训练样本不足时三维卷积神经网络优化出现的退化、梯度消失等问题,本研究将Dense Net与V-Net两个网络模型进行融合,开发一种用于三维计算机断层扫描(CT)图像自动分割的Dense V-...
将深度学习应用到医学影像中危及器官自动分割领域时,为解决训练样本不足时三维卷积神经网络优化出现的退化、梯度消失等问题,本研究将Dense Net与V-Net两个网络模型进行融合,开发一种用于三维计算机断层扫描(CT)图像自动分割的Dense V-Network算法,勾画女性盆腔危及器官。采用戴斯相似性系数(DSC)、豪斯多夫距离(HD)、杰卡德距离(JD)三个参数来定量评估分割效果。结果显示膀胱、小肠、直肠、股骨头和脊髓自动分割的DSC值均在0.87以上(平均值是0.9);JD值均在2.3以内(平均值是0.18);除小肠外,HD值均在0.9 cm以内(平均值是0.62 cm)。经验证,Dense V-Network网络可精准地勾画盆腔危及器官。
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关键词
深度学习
多模型融合
卷积神经网络
自动分割
危及器官勾画
原文传递
鼻咽癌IMRT中OAR勾画差异所致剂量不确定性研究
被引量:
3
3
作者
钱建军
邢鹏飞
+1 位作者
陆雪官
田野
《中华放射肿瘤学杂志》
CSCD
北大核心
2014年第3期239-243,共5页
目的 观察鼻咽癌IMRT中低年资与高年资医师勾画OAR的差异和剂量学差异,评估针对性的培训对改善差异的作用.方法 选择初治鼻咽癌患者16例,组织低年资和高年资医师各3位分别勾画患者OAR并与参考OAR比较几何差异和剂量学差异.针对差异最大...
目的 观察鼻咽癌IMRT中低年资与高年资医师勾画OAR的差异和剂量学差异,评估针对性的培训对改善差异的作用.方法 选择初治鼻咽癌患者16例,组织低年资和高年资医师各3位分别勾画患者OAR并与参考OAR比较几何差异和剂量学差异.针对差异最大的2个OAR,组织两组医师培训后重新勾画并再次比较差异.差异比较行配对t检验.结果 低年资、高年资医师勾画OAR的Dmax差异分别为(2.33±12.06)%(-48.06%~137.82%)、(0.09±4.72)%(-49.54%~42.96%)(P=0.039),其中视交叉的差异最大[(5.85±19.63)%∶(1.36±4.64)%,P=0.042];Dmwan差异分别为(3.10±8.07)%(-46.76%~59.76%)、(-0.93±2.03)%(-45.54%~35.69%)(P =0.021),其中腮腺的差异最大[(13.23±13.39)%∶ (3.20±6.71)%,P=0.002].培训并重新勾画后低年资、高年资医师勾画视交叉的Dmax差异分别为(1.68±3.34)%、(1.50±1.87)%(P=0.841),其中低年资医师的差异较培训前明显减少[(1.68±3.34)%∶(5.85±19.63)%,P=0.048];腮腺的Dmean差异分别为(2.46±3.06)%、(1.35±3.00)% (P=0.274),分别较培训前的差异明显减少[(2.46±3.06)%∶ (13.23±13.39)%,P=0.002;(1.35±3.00)%∶ (3.20±6.71)%,P=0.033].结论 鼻咽癌IMRT中OAR的勾画差异可引起明显的剂量不确定性,针对性的培训可提高勾画精准性.
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关键词
危及器官勾画
剂量学
鼻咽肿瘤
调强放射疗法
原文传递
题名
试论生成式人工智能的医疗应用能力与风险边界
1
作者
王硕
刘天语
汪琛
刘瑶瑶
机构
清华大学社会科学学院
东京大学卡维里宇宙物理学与数学研究所
清华大学人文学院
出处
《医学与哲学》
北大核心
2024年第12期1-5,共5页
基金
2023年中国博士后科学基金第74批面上资助项目(2023M741978)
2023年国家资助博士后研究人员计划项目(GZC20231384)。
文摘
生成式人工智能医疗应用的伦理探讨需要对两个基本问题进行谨慎、清晰的划界。一方面,“能力”的划界旨在澄清生成式人工智能医疗应用的核心优势与技术局限,基于属种差异,明确生成式人工智能医疗应用相较于传统医疗人工智能的关键差异,避免陷入“ChatGPT全能论”或“ChatGPT无能论”的窠臼。另一方面,“风险”的划界旨在区分生成式人工智能医疗应用带来的问题类别及特征,厘清不同风险的独特性质与根源,包括传统人工智能的共有风险、生成式人工智能的特有风险以及生成式人工智能同医疗实践相结合的特性风险,推动风险的分类管理并推进伦理治理的不断完善。
关键词
生成式人工智能
医疗应用
ChatGPT
能力划界
风险划界
Keywords
generative
artificial
intelligence
medical
application
ChatGPT
capability
delineation
risk
delineation
分类号
R-05 [医药卫生]
下载PDF
职称材料
题名
基于有限训练样本的融合网络模型用于盆腔危及器官自动分割的研究
被引量:
3
2
作者
吴青南
王运来
全红
王俊杰
谷珊珊
杨薇
葛瑞刚
刘杰
鞠忠建
机构
北京大学国际医院放疗科
武汉大学物理科学与技术学院
中国人民解放军总医院放疗科
北京大学第三医院放疗科
北京东方瑞云科技有限公司
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期311-316,共6页
基金
数字诊疗装备研发项目基金(2016YFC0105715)
国家自然科学基金(61671204)。
文摘
将深度学习应用到医学影像中危及器官自动分割领域时,为解决训练样本不足时三维卷积神经网络优化出现的退化、梯度消失等问题,本研究将Dense Net与V-Net两个网络模型进行融合,开发一种用于三维计算机断层扫描(CT)图像自动分割的Dense V-Network算法,勾画女性盆腔危及器官。采用戴斯相似性系数(DSC)、豪斯多夫距离(HD)、杰卡德距离(JD)三个参数来定量评估分割效果。结果显示膀胱、小肠、直肠、股骨头和脊髓自动分割的DSC值均在0.87以上(平均值是0.9);JD值均在2.3以内(平均值是0.18);除小肠外,HD值均在0.9 cm以内(平均值是0.62 cm)。经验证,Dense V-Network网络可精准地勾画盆腔危及器官。
关键词
深度学习
多模型融合
卷积神经网络
自动分割
危及器官勾画
Keywords
deep
learning
multiple
model
fusion
convolutional
neural
networks
automatic
segmentation
organ
at
risk
delineation
分类号
R816 [医药卫生—放射医学]
TP391.41 [医药卫生—临床医学]
TP18 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
鼻咽癌IMRT中OAR勾画差异所致剂量不确定性研究
被引量:
3
3
作者
钱建军
邢鹏飞
陆雪官
田野
机构
苏州大学附属第二医院放疗科
出处
《中华放射肿瘤学杂志》
CSCD
北大核心
2014年第3期239-243,共5页
基金
国家自然科学基金(81172128)
江苏省“十二五”临床医学重点学科(苏卫科教[2011]12号)
文摘
目的 观察鼻咽癌IMRT中低年资与高年资医师勾画OAR的差异和剂量学差异,评估针对性的培训对改善差异的作用.方法 选择初治鼻咽癌患者16例,组织低年资和高年资医师各3位分别勾画患者OAR并与参考OAR比较几何差异和剂量学差异.针对差异最大的2个OAR,组织两组医师培训后重新勾画并再次比较差异.差异比较行配对t检验.结果 低年资、高年资医师勾画OAR的Dmax差异分别为(2.33±12.06)%(-48.06%~137.82%)、(0.09±4.72)%(-49.54%~42.96%)(P=0.039),其中视交叉的差异最大[(5.85±19.63)%∶(1.36±4.64)%,P=0.042];Dmwan差异分别为(3.10±8.07)%(-46.76%~59.76%)、(-0.93±2.03)%(-45.54%~35.69%)(P =0.021),其中腮腺的差异最大[(13.23±13.39)%∶ (3.20±6.71)%,P=0.002].培训并重新勾画后低年资、高年资医师勾画视交叉的Dmax差异分别为(1.68±3.34)%、(1.50±1.87)%(P=0.841),其中低年资医师的差异较培训前明显减少[(1.68±3.34)%∶(5.85±19.63)%,P=0.048];腮腺的Dmean差异分别为(2.46±3.06)%、(1.35±3.00)% (P=0.274),分别较培训前的差异明显减少[(2.46±3.06)%∶ (13.23±13.39)%,P=0.002;(1.35±3.00)%∶ (3.20±6.71)%,P=0.033].结论 鼻咽癌IMRT中OAR的勾画差异可引起明显的剂量不确定性,针对性的培训可提高勾画精准性.
关键词
危及器官勾画
剂量学
鼻咽肿瘤
调强放射疗法
Keywords
:Organs
at
risk
delineation
Dosimetry
Nasopharynx
neoplasms/intensity
modulated
radiotherapy
分类号
R739.63 [医药卫生—肿瘤]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
试论生成式人工智能的医疗应用能力与风险边界
王硕
刘天语
汪琛
刘瑶瑶
《医学与哲学》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于有限训练样本的融合网络模型用于盆腔危及器官自动分割的研究
吴青南
王运来
全红
王俊杰
谷珊珊
杨薇
葛瑞刚
刘杰
鞠忠建
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
原文传递
3
鼻咽癌IMRT中OAR勾画差异所致剂量不确定性研究
钱建军
邢鹏飞
陆雪官
田野
《中华放射肿瘤学杂志》
CSCD
北大核心
2014
3
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