这是一个创建于 269 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
https://mp.weixin.qq.com/s/vDzyKIKxuP7jCfmx6FPE4w
感谢差评君对于我们项目的支持。希望有更多的医生和物理师了解 NeuralRad, 让最先进的放疗 AI 能够让更多的患者受益，延长更多病人的生命。
我决定开放用户注册使用，现在 Signup 之后就可以立刻开始使用这个 AI 服务
如果手头没有对应可以测试的 Dicom 数据，可以点击平台上的 Demo 按钮，会自动打开一个脑瘤的核磁案例
感谢差评君对于我们项目的支持。希望有更多的医生和物理师了解 NeuralRad, 让最先进的放疗 AI 能够让更多的患者受益，延长更多病人的生命。
我决定开放用户注册使用，现在 Signup 之后就可以立刻开始使用这个 AI 服务
如果手头没有对应可以测试的 Dicom 数据，可以点击平台上的 Demo 按钮，会自动打开一个脑瘤的核磁案例
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twofox 269 天前
感谢大佬的开源让世界变得更好
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Bantes 269 天前 via iPhone
我是来膜拜大佬的
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rabbbit 269 天前
请问有使用文档吗？
上传了 dicom 数据后，点击 Modality 列的绿色按钮查看片子，但界面不显示任何内容。 查看 F12 如下报错： http://service.neuralrad.com:3200/dcm2nifti/xxx/xxx/dcmdata.cfg 404 |
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rabbbit 269 天前
另外在笔记本上 infoPanel 有个 bug ，点击 + 展开时，infoPanel 的第二个 div 的高度计算的有问题，我这里只有 10 多 px ，里面的内容完全看不到。
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vefawn1 269 天前
提一点小建议：咱要不给网站套个 cdn ？现在没有 ddos 防护和 https 很危险，尤其是咱这种有公益性质的站点
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coolwulf OP 差评文章的翻译稿现在出现在 Hacker News 的首页上:
[上传图片中...] |
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coolwulf OP  |
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smalltong02 268 天前
开源，让世界更美好！
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Pika666 267 天前
膜拜大佬，从 4 年前的乳腺肿瘤 AI 分类开始关注大佬的！
在这次开放注册以后试用，不知道是不是开放注册后带宽负载太大，直连、挂北美 CN2 节点访问都非常慢。 我上传完整的肺癌多发脑转移的 MR 颅脑的 DICOM 影像，浏览了一下确认图像完整，点选 Seg Head 以后，又报了个 Error ，/BAAMUIVEMNBHOEMS/MR.1.3.12.2.1107.5.2.20.156161.2024020309135688976009270.0.0.480/MNl/status.err ，不知道是否是我本地的网络原因？因为第一次上传成功后，发现图像不完整，又重新上传了一次。 |
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Pika666 267 天前
@coolwulf 我的账号 id: DrPika ，上传序列的 PatientID：DMR240203002 ，StudyUID： 1.2.392.200036.9125.2.138612190166.20240203000107
感谢大佬捉虫，我也只是想体验一下，这类产品最终一定会像现在的影像 AI 一样，广泛应用于放疗中心。 在点开 V2EX 看到这帖子之前十分钟，我还正在进行手工勾画、标注一个科研项目的病例的 ORA 区域，十分想尝试一下 OP 的通用自动分割模型效果怎么样，哈哈 |
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coolwulf OP @coolwulf #16 看了下 Viewer 在你的数据的 Sagittal / Coronal Views 上面显示有点问题，Axial View 正确. Contour RT Struct 文件也是正确，你可以使用
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Pika666 267 天前
@coolwulf 谢谢大佬的帮助，我刚看到平台一共分割了 8 个肿瘤掩膜，我想请问一下，这个是您刚刚手动操作半自动分割的，还是平台自动检测、全自动分割的？因为这个病例的颅内肿瘤有 30+个，只勾画了其中不大不小的 8 个。
不过，我勾选 Segment any module 模块后，框选未被识别的区域，在 segment in process 几秒后就会完整的勾画出肿瘤的轮廓，精度确实达到了临床可用的水平，对肿瘤、瘤周、水肿带还是能做出较为准确的区分。 我后面有空会推荐我放疗科的同事摸索一下平台的功能，再次感谢大佬，向您的崇高行为、开源精神致敬 |
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coolwulf OP @Pika666 #19 你的数据是 MR T1 with contrast 吗？这个模型需要在有 Contrast 的 T1 MR 上运行才会有比较好的效果。
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Pika666 267 天前  1
@coolwulf 就这个病例来说，AI 检测（ AI_Mets ）的假阴率很低，我们可以 100%确认转移的，一共就 21 个病灶，还有数个皮层下的可疑病变，需要继续随访观察其变化，才能进一步确定性质，非常了不起，比人类医生厉害一些，好几位医生都漏评估了小脑蚓部的很不起眼的小转移瘤，AI 识别了；不过双侧颞脚/海马旁的静脉丛都被错误的识别为肿瘤了（假阳），这也是现阶段最成熟的医疗影像都 AI 难以避免的问题，不过好在对于医生来说，假阳完全可以接受，可以通过复核剔除，但假阴就比较严重了，当产生 AI 依赖后，人类医生很难发现 AI 漏掉的病变，所以假阴率能做到非常低的水平，incredible work!
SAM 的分割边缘比起 AI_Mets 来说好像更胜一筹，也许后续可以在精度上继续优化，放疗靶区的精准性是第一要务。 我上传的数据是 T1WI 增强序列没错，专科医生都知道脑转移瘤必须通过 T1WI+C 序列才能进行准确的评估。 期待模型的进一步优化，明天就介绍给同事用用 ：），谢谢大佬的付出！ |
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coolwulf OP @Pika666 #24 双侧颞脚/海马旁的静脉丛的假阳很容易去除，我会在下个版本更新的时候把这个问题解决。不过因为这几个假阳非常明显，我们 stanford 医生使用平台的时候手动在列表中很容易勾掉了，这样输入的时候就没有了。
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Pika666 267 天前
@coolwulf 是的，这个不是大问题。核心的功能完成度已经很高了，临床初步使用已经足够。就算是现在商业化都算够格能推广进大三甲首批试用了。这是个蓝海，影像 AI 以前我们觉得一台服务器边际成本这么低，定价上百万怎么会有医院买，但是现在看看各个医院放射科买个 CT 、MR ，招标价格上千万，轻轻松松就让经销商搭售进去了，4 年前我在 V2EX 跟您互动的时候，还只有一些三甲买了影像诊断 AI ，现如今县域医院的影像诊断 AI 覆盖率都快达到 50%了。所以姜老师的开源工作更显得伟大、崇高。
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Lancelote 267 天前
膜拜大佬。听说现在冠心病和肺癌已经基本都是 ai 在做诊断了。
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VIVIANSNOW 265 天前
做的真好。真的好人。比那些嘴上圣母的动保强多了
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tedajianzhu 264 天前
👍赞
我是从您最早的识别肿瘤的项目了解到您的。 当时我爸爸抽烟很多，后来我担心他肺癌，催他去做了 CT ，没问题。 疫情结束的 2022 年底，直接查出来肺癌晚期脑转移，23 年脑部做了两次放疗，我也对放疗，靶区有了基本的概念。 我知道得病之后病人和家属的感受。 我也想做一点贡献。 目前自由职业，时间比较自由。勉强算是全栈，希望有机会为项目尽一点绵薄之力。 |
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xiangbohua 264 天前
大佬啊，甚至想找一下捐赠入口
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GoRoad 264 天前
开源，让世界更美好
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sorra 264 天前
请问有什么参与贡献的方式和方向吗？比如 Rust WebAssembly 前端。
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wemac 263 天前
越来越好
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SeanDragon 259 天前
这不仅仅是开源，您还自助出资建设了网站，以及无法形容的精力投入。我为自己和您身在一个时代感到荣幸 😀
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