1
twofox 286 天前
感谢大佬的开源让世界变得更好
|
2
Bantes 286 天前 via iPhone
我是来膜拜大佬的
|
3
rabbbit 286 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 |
4
rabbbit 285 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。
|
9
vefawn1 285 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
|
10
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...] |
11
coolwulf OP |
12
smalltong02 285 天前
开源,让世界更美好!
|
13
Pika666 284 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。 |
15
Pika666 284 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 |
18
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
|
19
Pika666 284 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 |
23
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。
|
24
Pika666 284 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! |
25
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。
|
26
Pika666 284 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。
|
27
Lancelote 283 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。
|
28
VIVIANSNOW 282 天前
做的真好。真的好人。比那些嘴上圣母的动保强多了
|
29
tedajianzhu 281 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。 |
30
xiangbohua 280 天前
大佬啊,甚至想找一下捐赠入口
|
31
GoRoad 280 天前
开源,让世界更美好
|
32
sorra 280 天前
请问有什么参与贡献的方式和方向吗?比如 Rust WebAssembly 前端。
|
33
wemac 280 天前
越来越好
|
34
SeanDragon 275 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 😀
|