#CV论文上新咯#
【人工智能(AI)能够从胸部 x 光片中准确地检测出结核病吗？ 在高结核病负担环境下用于结核病筛查的五种人工智能产品的多平台评价 | Can artificial intelligence (AI) be used to accurately detect tuberculosis (TB) from chest x-ray? A multiplatform evaluation of five AI products used for TB screening in a high TB-burden setting】
透过人工智能(尤其是深层神经网络)的支援，医护人员可训练电脑辅助检测工具，识别胸片上与结核病有关的异常，从而为大量市民进行检查，减轻医护人员的压力。 针对比较不同产品性能的研究不足，我们利用在孟加拉国达卡的三个肺结核筛查中心收集的未见数据集，评估了5个肺结核特有的 AI 软件平台: CAD4TB (v6)、 InferReadDR (v2)、 Lunit INSIGHT for Chest Radiography (v4.9.0)、 JF CXR-1(v2)和 qXR (v3)。 研究中包括的23,566名个人都接受了由三名孟加拉国注册放射科医师组成的一组进行的 CXR 检查。 一个 CXRs 样本被美国委员会认证的放射科医师重新阅读。 以 Xpert 为参考标准。 所有五个人工智能平台的表现都明显优于人类读者。 ROC曲线曲线下面积为 qXR: 0.91(95% CI: 0.90-0.91) ，Lunit INSIGHT CXR: 0.89(95% CI: 0.88-0.89) ，InferReadDR: 0.85(95% CI: 0.84-0.86) ，JF CXR-1:0.85(95% CI: 0.84-0.85) ，CAD4TB: 0.82(95% CI: 0.81-0.83)。 我们还提出了一个新的分析框架，评估筛选和分流测试，并通过权衡成本效率和分流能力的阈值选择。 进一步，我们评估了这五种人工智能算法在年龄、用例和先前肺结核病史子群中的表现，发现阈值得分在不同子群中表现不同。 我们的评估结果表明，这些 AI 产品可以作为高结核病负担区活动性病例发现的筛选和分流工具。
arXiv.2006.05509: https://t.cn/A6L7xvRt
time: 2020-06-09T21:06:46Z
【人工智能(AI)能够从胸部 x 光片中准确地检测出结核病吗？ 在高结核病负担环境下用于结核病筛查的五种人工智能产品的多平台评价 | Can artificial intelligence (AI) be used to accurately detect tuberculosis (TB) from chest x-ray? A multiplatform evaluation of five AI products used for TB screening in a high TB-burden setting】
透过人工智能(尤其是深层神经网络)的支援，医护人员可训练电脑辅助检测工具，识别胸片上与结核病有关的异常，从而为大量市民进行检查，减轻医护人员的压力。 针对比较不同产品性能的研究不足，我们利用在孟加拉国达卡的三个肺结核筛查中心收集的未见数据集，评估了5个肺结核特有的 AI 软件平台: CAD4TB (v6)、 InferReadDR (v2)、 Lunit INSIGHT for Chest Radiography (v4.9.0)、 JF CXR-1(v2)和 qXR (v3)。 研究中包括的23,566名个人都接受了由三名孟加拉国注册放射科医师组成的一组进行的 CXR 检查。 一个 CXRs 样本被美国委员会认证的放射科医师重新阅读。 以 Xpert 为参考标准。 所有五个人工智能平台的表现都明显优于人类读者。 ROC曲线曲线下面积为 qXR: 0.91(95% CI: 0.90-0.91) ，Lunit INSIGHT CXR: 0.89(95% CI: 0.88-0.89) ，InferReadDR: 0.85(95% CI: 0.84-0.86) ，JF CXR-1:0.85(95% CI: 0.84-0.85) ，CAD4TB: 0.82(95% CI: 0.81-0.83)。 我们还提出了一个新的分析框架，评估筛选和分流测试，并通过权衡成本效率和分流能力的阈值选择。 进一步，我们评估了这五种人工智能算法在年龄、用例和先前肺结核病史子群中的表现，发现阈值得分在不同子群中表现不同。 我们的评估结果表明，这些 AI 产品可以作为高结核病负担区活动性病例发现的筛选和分流工具。
arXiv.2006.05509: https://t.cn/A6L7xvRt
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透过人工智能(尤其是深层神经网络)的支援，医护人员可训练电脑辅助检测工具，识别胸片上与结核病有关的异常，从而为大量市民进行检查，减轻医护人员的压力。 针对比较不同产品性能的研究不足，我们利用在孟加拉国达卡的三个肺结核筛查中心收集的未见数据集，评估了5个肺结核特有的 AI 软件平台: CAD4TB (v6)、 InferReadDR (v2)、 Lunit INSIGHT for Chest Radiography (v4.9.0)、 JF CXR-1(v2)和 qXR (v3)。 研究中包括的23,566名个人都接受了由三名孟加拉国注册放射科医师组成的一组进行的 CXR 检查。 一个 CXRs 样本被美国委员会认证的放射科医师重新阅读。 以 Xpert 为参考标准。 所有五个人工智能平台的表现都明显优于人类读者。 ROC曲线曲线下面积为 qXR: 0.91(95% CI: 0.90-0.91) ，Lunit INSIGHT CXR: 0.89(95% CI: 0.88-0.89) ，InferReadDR: 0.85(95% CI: 0.84-0.86) ，JF CXR-1:0.85(95% CI: 0.84-0.85) ，CAD4TB: 0.82(95% CI: 0.81-0.83)。 我们还提出了一个新的分析框架，评估筛选和分流测试，并通过权衡成本效率和分流能力的阈值选择。 进一步，我们评估了这五种人工智能算法在年龄、用例和先前肺结核病史子群中的表现，发现阈值得分在不同子群中表现不同。 我们的评估结果表明，这些 AI 产品可以作为高结核病负担区活动性病例发现的筛选和分流工具。
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HAPPY 7TH ANNIVERSARY
FOR BTS V. / .
江南站180米LED立柱街
✦
共37个立柱，包含135面屏
时间：2020.06.10 - 2020.06.16（昨天已上线）
位置：首尔地铁江南站（2号线与新盆唐线换乘通道）
频次：20s/次 130次/天
（抱歉刚漏发了
#金泰亨[超话]#
FOR BTS V. / .
江南站180米LED立柱街
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共37个立柱，包含135面屏
时间：2020.06.10 - 2020.06.16（昨天已上线）
位置：首尔地铁江南站（2号线与新盆唐线换乘通道）
频次：20s/次 130次/天
（抱歉刚漏发了
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