Sağlık Sektöründe Gelişmiş Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Uygulamaları için DICOM Tıbbi Görüntüleme Veri Kümesi
Kimliği gizlenmiş DICOM görüntü veri kümeleri Model eğitimini, doğrulamayı ve klinik araştırmaları hızlandırmak için, korunmuş meta veriler ve isteğe bağlı radyoloji çalışma raporlarıyla birlikte sunulmaktadır.
Bugün kaçırdığınız veri kaynağını takın
Gerçek dünya yapay zekası için oluşturulmuş DICOM görüntüleme verileri
Shaip yapay zekaya hazır çözümler sunuyor. DICOM tıbbi görüntüleme veri kümeleri Sağlık sektöründeki yapay zeka ekiplerinin, klinik değeri koruyan anonimleştirilmiş verileri kullanarak tanı, triyaj ve karar destek sistemleri için sağlam modeller oluşturmasına, eğitmesine ve doğrulamasına yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır.
Veri kümesi anlık görüntüsü
- Toplam çalışma sayısı:10M +
- En iyi coğrafya alanları (çalışmalara göre): ABD, Brezilya ve Hindistan
- Sunulan yöntemler: CR, CT, US, DX, MR, MG, OT, RF, NM, Mamografi
- Gösterilen vücut bölümleri: Göğüs, Karın, Baş, Omurga, Boyun, Kalp ve daha fazlası
DICOM Görüntü Veri Kümelerinin Yaygın Kullanım Alanları
Teşhis görüntüleme yapay zeka modellerini eğitin
- Anormallik tespiti
- Hastalık sınıflandırması
- Şiddet puanlaması/evrelemesi
- Triage önceliklendirme
- Çok modlu gelişimi destekler
Model performansını doğrulayın ve karşılaştırın.
- Modelin doğruluğunu daha geniş popülasyonlarda değerlendirin.
- Modalite/vücut bölgesine göre kıyaslama performansı
- Aşırı uyum sorununu azaltmak için harici doğrulama çalıştırın.
Modelin cihazlar ve siteler genelindeki sağlamlığını iyileştirin.
- Tarayıcılar/tedarikçiler arasında test genellemesi
- Yeni hastanelere kurulum yapılırken performans düşüşlerini azaltın.
Çok modlu yapay zeka (görüntü + radyoloji raporu) oluşturma
- Rapor dilinden zayıf etiketler türetin.
- Rapor anlatımlarıyla uyumlu eğitim modelleri
- Rapor tabanlı önceliklendirme ve karar destek sistemi oluşturun.
Klinik araştırma ve kohort oluşturma
- Grupları modalite/vücut bölgesi/zaman dilimine göre filtrele.
- Geriye dönük çalışmaları destekleyin
- Gizlilik kontrollerini korurken hipotez testini hızlandırın.
Makine öğrenimi eğitimi için açıklama ekleme ve gerçek veri oluşturma
- Sınıflandırma etiketleri
- Sınırlayıcı kutular
- Segmentasyon maskeleri
DICOM Görüntü Veri Kümesinde aldığınız şey
1. DICOM piksel verileri (görüntüler)
Tüm görüntüler piksel düzeyinde kimliksizleştirilmiştir:
- Görsellerdeki metinler sansürlenmiş veya takma adla gizlenmiştir.
- Yüz rekonstrüksiyonu mümkün olduğunda (örneğin, yüksek çözünürlüklü BT) "yüz bozulma" artefaktları ortaya çıkabilir.
3. Çalışma raporu (isteğe bağlı, mevcutsa)
Radyolog/doktor tarafından yazılmış, yapılandırılmamış anlatı metni; Safe Harbor anonimleştirme yöntemi ve aynı tarih kaydırma yaklaşımı uygulanmıştır.
2. DICOM meta verileri (Safe Harbor ile)
Tüm standart DICOM meta verileri teslimat için korunurken, HIPAA Güvenli Liman tanımlayıcıları anonimleştirilir, bunlar şunları içerir:
- Hasta adı, Hasta Kimlik Numarası ile değiştirildi.
- Hasta kimlik numarası kriptografik olarak şifrelendi.
- Kurum adı alternatif bir adla değiştirildi.
- Tarihler 365 gün içinde kaydırıldı (hasta düzeyinde tutarlı kaydırma).
4. Özel meta veriler (isteğe bağlı katma değer)
İsteğe bağlı türetilmiş meta veriler şunları içerebilir:
- Ayrıştırılmış Hasta Yaşı
- SNOMED etiketleri (rapordan)
- Olumlu unsurlar (rapordan)
- İkamet edilen ülke (adresin bulunduğu ülke)
- Tahmini Irk / Tahmini Etnik Köken (türetilmiş alanlar)
1. DICOM piksel verileri (görüntüler)
Tüm görüntüler piksel düzeyinde kimliksizleştirilmiştir:
- Görsellerdeki metinler sansürlenmiş veya takma adla gizlenmiştir.
- Yüz rekonstrüksiyonu mümkün olduğunda (örneğin, yüksek çözünürlüklü BT) "yüz bozulma" artefaktları ortaya çıkabilir.
2. DICOM meta verileri (Safe Harbor ile)
Tüm standart DICOM meta verileri teslimat için korunurken, HIPAA Güvenli Liman tanımlayıcıları anonimleştirilir, bunlar şunları içerir:
- Hasta adı, Hasta Kimlik Numarası ile değiştirildi.
- Hasta kimlik numarası kriptografik olarak şifrelendi.
- Kurum adı alternatif bir adla değiştirildi.
- Tarihler 365 gün içinde kaydırıldı (hasta düzeyinde tutarlı kaydırma).
3. Çalışma raporu (isteğe bağlı, mevcutsa)
Radyolog/doktor tarafından yazılmış, yapılandırılmamış anlatı metni; Safe Harbor anonimleştirme yöntemi ve aynı tarih kaydırma yaklaşımı uygulanmıştır.
4. Özel meta veriler (isteğe bağlı katma değer)
İsteğe bağlı türetilmiş meta veriler şunları içerebilir:
- Ayrıştırılmış Hasta Yaşı
- SNOMED etiketleri (rapordan)
- Olumlu unsurlar (rapordan)
- İkamet edilen ülke (adresin bulunduğu ülke)
- Tahmini Irk / Tahmini Etnik Köken (türetilmiş alanlar)
Gizliliği Önceliklendiren DICOM Veri Gizleme Yöntemleri
Bu veri seti, klinik kullanışlılığı korurken ve hassas verileri güvence altına alırken HIPAA'ya uyum sağlamak için kriptografik karma algoritması ve takma adlandırma kullanmaktadır.
Piksel Düzeyinde Koruma
Gerekli durumlarda, sayfaya kazınmış metnin düzeltilmesi/takma adla değiştirilmesi ve yüzeyin silinmesi.
Meta Veri Koruması
Safe Harbor tanımlayıcıları anonimleştirilirken, standart DICOM meta verileri korunur.
Tarih Değiştirme
Çalışmalar arası zamansal ilişkileri korumak amacıyla, tarihler hasta düzeyinde 365 günlük bir aralık içinde kaydırılmıştır.
Demografik Zemin Kaplaması
Bazı alanlar, yeniden tanımlama riskini azaltmak için sınırlandırılmıştır/alt sınırlandırılmıştır (örneğin, yaş, ağırlık, beden ölçüsü ve bazı etnik köken değerleri).
Aradığınızı bulamıyor musunuz?
Tüm veri türlerinde kullanıma hazır yeni tıbbi veri kümeleri toplanıyor
Sağlık eğitimi veri toplama endişelerinizi gidermek için şimdi bizimle iletişime geçin
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
1. DICOM görüntü veri seti nedir?
DICOM görüntü veri seti, genellikle sağlık alanındaki yapay zeka modellerini eğitmek ve doğrulamak için kullanılan, piksel verileri ve klinik meta verileri de dahil olmak üzere DICOM standardında saklanan tıbbi görüntüleme çalışmalarının bir koleksiyonudur.
2. Bu DICOM Görüntü Veri Kümesi neleri içeriyor?
Lisans kapsamına bağlı olarak, DICOM piksel verilerini, korunmuş (kimliksizleştirilmiş) DICOM meta verilerini, isteğe bağlı çalışma raporlarını ve isteğe bağlı katma değerli özel meta verilerini içerebilir.
3. Görsellerdeki kimlik bilgileri gizlenmiş mi?
Evet. Görüntüler piksel düzeyinde kimliksizleştirilir; bu işlem, görüntülerdeki metinlerin karartılmasını/takma adlandırılmasını ve gerektiğinde ön planın kaldırılmasını da içerir.
4. DICOM meta verileri korunuyor mu?
Standart DICOM meta verileri teslimat için korunurken, HIPAA Güvenli Liman tanımlayıcıları anonimleştirilir (örneğin, hasta/kurum tanımlayıcıları ve tarihler).
5. Tarihler nasıl ele alınıyor?
Tarihler 365 gün içinde değiştirilebilir ve bu değişiklik, çalışmalar arasında göreceli zamanlamayı korumak için hasta düzeyinde tutarlı bir şekilde uygulanır.
6. Radyoloji/çalışma raporları dahil mi?
Mevcut ve lisanslı olması durumunda, tanımlayıcılar takma adlarla gizlenerek çalışma raporları (yapılandırılmamış anlatı metni) eklenebilir.
7. Hangi özel meta veriler kullanılabilir?
Seçenekler arasında ayrıştırılmış hasta yaşı, SNOMED etiketleri, pozitif varlıklar, ikamet ülkesi ve diğer türetilmiş alanlar yer alabilir.
8. Belirli bir kohort (modalite, vücut bölgesi, coğrafya vb.) talep edebilir miyim?
Evet—hedef kapsamınızı ve filtrelerinizi paylaşın, Shaip müsaitlik durumuna göre en uygun veri seti dilimini önerecektir.
9. Veri setini nasıl lisanslayabilirim?
Lütfen taleplerinizi İletişim Formu aracılığıyla iletin. Ekibimiz müsaitlik durumunu, kapsamı, lisans koşullarını ve teslimat seçeneklerini onaylayacaktır.