AI は、放射線診断の効率と精度を向上させるツールの提供を約束します。 RSNA は、放射線科用の AI ツールの作成を促進するために AI の課題を組織しています。
これらのツールを構築するには、AI 研究者は専門の放射線科医によって注釈が付けられた大量の画像データにアクセスする必要があります。データの課題により、放射線医学コミュニティがこのようなデータセットの開発に参加し、画像診断に関連するタスクを実行する AI システムのトレーニングにおける真実の標準を提供します。
このチャレンジでは、研究者は、定義されたパフォーマンス測定に従って、異常な特徴の検出、位置特定、分類などの特定のタスクを AI モデルがどの程度うまく実行できるかを競います。 AI の各課題では、AI が放射線科に利益をもたらし、患者ケアを向上させる方法を探求し、実証します。
これらの AI データの課題は、RSNA Radiology Informatics Council によって組織され、多くの場合、世界中の他の放射線関連組織と協力しています。
AI データ チャレンジ プログラムに関する質問は、こちらまでお送りください。 [email protected]。
AI チャレンジはどのように機能しますか?
AI の課題には、トレーニングと評価という 2 つの主要なフェーズがあります。
トレーニング段階では、研究者がモデルを開発し、ラベル付けされたデータに対して実行して、その結果が専門家の注釈とどの程度一致しているかについてフィードバックを取得します。評価フェーズでは、ラベルのないデータセットの部分に対してモデルが評価され、スコアが付けられます。勝者は、このフェーズのスコアに基づいて決定されます。
2025 RSNA 頭蓋内動脈瘤検出 AI チャレンジ
2025 AI Challenge は現在開催されており、すべての研究者の参加を歓迎しています。
この課題では、CT 血管造影、MR 血管造影、MRI などのさまざまな医療画像モダリティにわたって頭蓋内動脈瘤を検出して位置を特定できるモデルを構築することが研究者に課せられています。
もっと詳しく知る
過去の AI の課題
過去のチャレンジに関する情報はこちらからご覧ください:
2024: RSNA 腰椎変性分類 AI チャレンジ
腰椎変性分類 AI チャレンジについて
2023: RSNA 腹部外傷検出 AI チャレンジ
腹部外傷検出 AI チャレンジについて
2023: RSNA スクリーニング マンモグラフィー 乳がん検出 AI チャレンジ
スクリーニングマンモグラフィAIチャレンジについて
2022: RSNA 頚椎骨折 AI チャレンジ
頸椎骨折AIチャレンジについて
2021: 新型コロナウイルス感染症 AI 検出チャレンジ
新型コロナウイルス感染症 AI 検出チャレンジについて
データセットの説明
2021: 脳腫瘍 AI チャレンジ
脳腫瘍AIチャレンジについて
データセットの説明
2020: RSNA 肺塞栓症検出チャレンジ
肺塞栓症検出チャレンジについて
データセットの説明
2019: RSNA 頭蓋内出血検出チャレンジ
頭蓋内出血検出チャレンジについて
データセットの説明
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