骨格年齢は、青少年や子供の生物学的年齢を評価する主な方法です. 骨格年齢と実際の年齢は一致している必要はありません. 骨格年齢の検査は、骨の発達を理解し、骨年齢の発達が遅れているか早すぎるかを判断することができます.低身長の原因と予後を理解する。臨床医学、法医学、スポーツ医学の分野で広く使用されています。
骨年齢検出
現在、中国で一般的に使用されている骨年齢評価方法は、TW3-C RUS、TW3-C Carpal、および RUS-CHN 法を含む中国の 05 骨年齢基準です。使用される評価方法に関係なく、評価者の映画の読書経験と勤続年数には高い要件があります。2014 年に、中国 05 骨年齢基準の作成者は、数人の医師の骨年齢フィルム測定値の信頼性をテストしました. その結果、勤続年数、フィルム読み取りの経験、および技術トレーニングに参加したかどうかが、骨年齢に大きな影響を与えることが示されました.医師による骨年齢判定の正確さ。
同時に、骨年齢評価の顕著な特徴は、地理的次元と空間的次元の両方、および時間次元を必要とすることです。例:
1. ヨーロッパやアメリカなどの先進国の骨年齢基準は、東アジア (中国、日本、韓国) には適用されません。
2. 過去 20 年間、中国の社会と経済の大きな変化に伴い、中国の子供たちの成長と発達は著しく加速する傾向を示してきました。骨年齢の研究・評価基準も、時代の発展・変化に追随する必要があります。
骨年齢のデータは世界的に普遍的なものではなく、映画の読者は新しい変化に適応するために頻繁なトレーニングに参加する必要があることがわかります。医師の立場から見ても、データの変化の観点から見ても、局所的な骨年齢データを収集し、人工知能技術に基づく骨年齢の研究と判断ができれば、アプリケーション モデルの精度は手作業よりも正確で「信頼できる」ものになります。読む。
Shujiajia Pro ラベリング プラットフォーム - 骨年齢ラベリング ツール
Datatang の Shujiajia Pro ラベル付けプラットフォームは、医療ラベル付けの分野における骨年齢ラベル付けに焦点を当て、dicom 医療データ読み取り機能を骨年齢ラベル付けと統合し、TW3-C RUS、TW3-C Carpal、および RUS -CHN をサポートする骨年齢ラベル付けテンプレートを起動します。メソッドおよびその他の骨年齢ラベリング方法は、骨年齢ラベリング シーンでの効率と経験にもっと注意を払います。
Shujiajia Pro 骨年齢の分類とラベリング
医療データの分類とラベリング、特に詳細な分類ラベルが必要なラベリング シナリオでは、骨年齢ラベリング ツールも適切であり、自然にわかりやすい表示効果があることがわかります。
骨年齢ラベリングツールは、骨年齢のラベリングだけでなく、医療画像のターゲット検出やラベリングにも対応 プロジェクトマネージャーは、ツールページ上で業務に必要なラベルや属性を柔軟に設定 描画してラベルを選択するだけ
Shujiajia Pro 医療ターゲットの検出とラベリング
同時に、骨年齢ラベリング ツールは重要なポイントのラベリングもサポートします。プロジェクトマネージャーは事前にテンプレートを介してキーポイントグループを設定することができ、注釈を付ける医師は画像を読み取り、キーポイントを順番にマークするだけでよく、キーポイントは自動的に切り替えられるため、ラベル付けの効率が向上します。
Shujiajia Pro 骨年齢キー ポイント アノテーション
医療データ形式に関して、Shujiajia Pro アノテーション プラットフォームは、DICOM 医療デジタル画像形式および一般的な 2D 可視光画像形式でのデータ セット管理と注釈をサポートします。API プッシュやプライベート クラウド インポートなどの複数のデータ接続方法をサポートし、オンラインでの画像読み取りとデータ表示を可能にし、機密情報の処理要件と関連するプライバシー法および規制を満たすために、患者名などの機密情報のカスタム非表示をサポートします。
医療シナリオ向けの datatangshujiajia Pro ラベリング プラットフォームを研究および開発する一方で、関連する国、地域、および業界の法律および規制に特別な注意を払い、それらを順守します。プラットフォームと医療用ラベリング ツールの構築中は、次の基準に厳密に従いました。
1.「人工知能医療機器の登録審査に関する指針（意見募集案）」
2.「人工知能医療機器の品質要件と評価パート 3: データラベリングの一般要件」
3.「ディープラーニング意思決定支援医療機器ソフトウェアレビューの要点と関連指示」
将来的には、Shujiajia Pro ラベリング プラットフォームはさらに包括的な検査を実施し、上記の規範と指針に従ってプラットフォーム機能の開発を導きます。また、顧客のニーズに基づいて、プラットフォームが合法的かつ準拠していることを確認すると同時に、医療データのラベル付けのニーズを満たすためのより多くの機能を提供するために、次の機能を開始する予定です。
1. データのフィッティングと調停メカニズムのサポート: マルチスタンダードのフィッティング調停プロセスをサポートし、データの品質を保証するためにデータに反対するための相互調停とサードパーティの調停メカニズムをサポートします。
2.反復インデックス評価：埋もれた質問検証の使用をサポートし、異なる期間の同じデータに対する同じラベラーの複数のラベリング結果が一貫しているかどうかをカウントし、繰り返されるラベリングサンプルの割合の中で完全に一貫したサンプルの繰り返しラベリングを計算します。
3. 精度指標のマーキングと評価: 品質管理担当者の復帰率、無作為抽出、統計的精度の比較など、多面的な評価が行われます。
4. オンライン トレーニング機能: ジュニア ラベラーがオンライン演習と試験を通じてトレーニングを完了するのをサポートし、システムは提出されたテスト ラベリング データの自動採点をサポートします。