塵肺病是由于在職業(yè)活動中長期吸入生產性粉塵并在肺內潴留而引起的以肺組織彌漫性纖維化為主的全身性疾病。我國是全球塵肺病病人數(shù)最多的國家,也是年報告新發(fā)病例最多的國家。因此,加強塵肺病的預防治理工作刻不容緩。將人工智能應用于塵肺病篩檢和診斷,可有效提高職業(yè)病診斷讀片效率,降低人工閱片誤差,有效進行質量控制。研制高性能人工智能塵肺病數(shù)字化成像技術（DR）閱片系統(tǒng)（國家藥品監(jiān)督管理局第三類醫(yī)療器械人工智能輔助診斷分類）的技術關鍵是建立明確的塵肺病人工智能診斷標準,其中技術基礎框架的關鍵支撐是數(shù)據(jù)集管理與標注的質量控制。通過研究、定義塵肺病DR胸片及相關信息的數(shù)據(jù)采集內容、篩選標準、處理流程,形成數(shù)據(jù)標注的思路、方法,并輔以相應內容和過程的質量控制來為塵肺病人工智能產品（模型）標準打好基礎,以期形成嚴格、合理、符合醫(yī)學規(guī)律、技術上可達、具有行業(yè)普遍適用性的產品技術標準規(guī)范。為此中國生物醫(yī)學工程學會醫(yī)學人工智能分會胸部影像及職業(yè)病標準組組織國內公共衛(wèi)生、職業(yè)醫(yī)學與職業(yè)病、呼吸系統(tǒng)疾病以及醫(yī)學影像等各方面專家,就如何開展塵肺病胸部DR數(shù)據(jù)標注與質量控制進行了專門的研究和深入的討論,各方專家就塵肺病D... 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 前言
2 術語與定義
    2.1 AI塵肺病篩查
    2.2 數(shù)據(jù)脫敏
    2.3 數(shù)據(jù)清洗
    2.4 基礎數(shù)據(jù)庫
    2.5 標注數(shù)據(jù)庫
    2.6 訓練集
    2.7 測試集
    2.8 標注
3 塵肺病影像學特征及分期診斷
    3.1 影像學特征
        3.1.1 小陰影
            3.1.1. 1 圓形小陰影
            3.1.1. 2 不規(guī)則小陰影
        3.1.2 小陰影聚集
        3.1.3 大陰影
        3.1.4 胸膜斑
    3.2 小陰影形態(tài)、密集度、分布范圍的判定及附加符號
        3.2.1 小陰影形態(tài)的判定
        3.2.2 小陰影密集度
            3.2.2. 1 小陰影密集度的定義
            3.2.2. 2 小陰影密集度的判定
        3.2.3 分布范圍判定
        3.2.4 附加符號
    3.3 塵肺病分期診斷
4 數(shù)據(jù)適用范圍
5 數(shù)據(jù)要求
    5.1 倫理批準與患者隱私保護
    5.2 數(shù)據(jù)質量要求
    5.3 數(shù)據(jù)多樣性要求
    5.4 數(shù)據(jù)量要求
6 標注規(guī)范
    6.1 流程設計與質控
        6.1.1 標注醫(yī)師
        6.1.2 標注內容及一致性評定流程
            6.1.2. 1 標注內容和流程
            6.1.2. 2 塵肺病標注一致性流程
    6.2 塵肺病圖像數(shù)據(jù)標注規(guī)則
        6.2.1 標注參數(shù)
        6.2.2 讀片要求


【參考文獻】：
期刊論文
[1]塵肺病治療中國專家共識（2018年版）[J]. 毛翎,彭莉君,王煥強.  環(huán)境與職業(yè)醫(yī)學. 2018(08)
[2]塵肺病影像學診斷技術研究進展[J]. 朱秋鴻,王煥強,余晨,齊放,李德鴻.  環(huán)境與職業(yè)醫(yī)學. 2011(10)



本文編號：3681596