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放射師*AI
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專挑醫學影像 × AI 的論文來讀,消化完寫成筆記放這裡。 沒有論文腔,只有重點整理 + 我的觀點。 適合:想追 AI 趨勢但沒時間讀 paper 的醫療人/想懂影像應用的工程師。
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AI*放射*學習筆記
2026/01/10
輕量級 AI 實時篩檢顱內出血:無需 3D CNN 的影像連續性驗證技術
放射科醫師看 CT 的時候,不是盯著一張固定的圖片——他們會滑過每一層切片,在腦海中「追蹤」病灶的連續性。伊朗 K.N. Toosi 理工大學的研究團隊把這個直覺變成了演算法:把 CT 的 z 軸當成時間軸,讓影片追蹤技術來驗證病灶是
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AI*放射*學習筆記
2026/01/10
81.1% vs 61.1%——GPT-5.2 與開源模型的 RADS 分類準確率差距,能被縮小嗎?
為什麼放射科需要一套「共同語言」? 影像報告如果沒有標準化輸出,臨床端就很難得到明確的處置指引。RADS 系統就是為此而生——它把影像發現轉成統一的風險分級,讓後續決策有據可循。 舉個例子:乳房攝影看到一個結節,BI-RADS 2 表示「良性發現」,BI-RADS 5 則是「高度懷疑惡性,建議切
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