Найти в Дзене
10,2 тыс подписчиков

📎 ML: Медицинский дайджест за период 07.10 - 13.10 2024 г.


▶️ Модели машинного обучения и бенчмарки


Цель модели - сгенерировать 3D-предсказание объема конкретной анатомической структуры на основе входного изображения и визуальной маркировки.


RespLLM использует знания LLM и кросс-модальное внимание для объединения звука и текста чтобы оценить состояние дыхательной системы по аудио.


GlucoBench - комплексныq ресурс для исследований в области прогнозирования уровня глюкозы на основе данных непрерывного мониторинга глюкозы (CGM).


DiffAbXL - это масштабируемая модель диффузии, разработанная для прогнозирования и ранжирования аффинности связывания антител.

▶️ Фреймворки и методологии


DALL-M - платформа, которая использует LLM для создания новых клинически значимых признаков, дополняя наборы данных рентгеновских снимков с учетом контекста.


ClinicalLab - набор инструментов и методологий, предназначенных для оценки и разработки медицинских агентов на основе LLM, которые могут эффективно имитировать процесс клинической диагностики.


Метод, основанный на диффузионных моделях, который позволяет генерировать реалистичные хирургические изображения с полными аннотациями.

▶️Медицинские LLM-приложения


MMedAgent предназначен для обработки медицинских изображений разных модальностей и решения задач: grounding, сегментация, классификация, генерация медицинских отчетов (MRG), генерация с извлечением информации (RAG) и визуальные вопросы и ответы (VQA).


Cистема предназначена для решения проблемы идентификации редких заболеваний, используя преимущества как NLP-инструментов, так и LLM.


Конвейер, который улучшает работу LLM в медицинской области, добавляя к ним информацию из медицинских учебников.

▶️Исследования и обзоры


Исследование, посвященное поиску эффективных методов реконструкции КТ-изображений с ограниченным числом проекций.


📎 ML: Медицинский дайджест за период 07.10 - 13.10 2024 г.  ▶️ Модели машинного обучения и бенчмарки  🔘ONCOPILOT: Интерактивная модель для сегментации опухолей на основе КТ и измерения по RECIST 1.1.
2 минуты