Николай Холод - Learning annotator’s style in medical imaging
Одна из часто встречающихся проблем при разметке медицинских изображений - расхождения между разными врачами-разметчиками (inter-observer variability). Одно и то же изображение может быть размечено двумя врачами по-разному. Основные причины - человеческий фактор, разница в опыте и квалификации, разные “радиологические школы”, плохое качество изображения, нечёткие инструкции. Влияние некоторых факторов можно уменьшить за счёт правильной организации процесса разметки, но мнение врачей всё равно нередко отличается. Оказывается, что нейронки с помощью дополнительного эмбеддинг-модуля могут обучиться стилю разметки разных врачей-рентгенологов.
Data Fest 2023:
https://ods.ai/events/datafestonline2023
Трек "Ужасы медицинских данных":
https://ods.ai/tracks/df23-meddata
Наши соц.сети:
Telegram: https://t.me/datafest
Вконтакте: https://vk.com/datafest