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  • Data preparation for artificial intelligence in medical imaging: A comprehensive guide to open-access platforms and tools
  • 数据准备流程


    (i)临床站点的图像采集，(ii)图像去识别以去除个人信息并保护患者隐私，(iii)数据管理以控制图像和非图像信息的质量，(iv)图像存储和管理，最后(v)图像注释。
    • FAIR数据指导原则：可查找、可访问、可互操作和可重用的
    • 数据分类：与患者健康信息链接的任何受保护的健康信息(PHI)和个人可识别信息(PII)
      PII：可包括来自电子健康记录(EHR)、医学图像、临床和生物学数据，以及卫生服务提供者收集的任何其他数据
    • 数据格式：DICOM。通常称为元数据，图像包含一个标题，其中包含关于图像序列、医院、供应商、临床医生或患者信息等信息。
    • 去识别工具：FreeSurfer的 mri_deface、pydeface、mridefacer和Quickshear
      前三个是python库
      • 数据去识别工具的要求列表：不用的识别信息除去，用的看情况留；在临床站点训练，避免数据二次传输
      • ISO 25237：现有隐私保护采用标准
      • 详细列表

  • Data preparation for artificial intelligence in medical imaging: A comprehensive guide to open-access platforms and tools
  • 数据准备流程


    (i)临床站点的图像采集，(ii)图像去识别以去除个人信息并保护患者隐私，(iii)数据管理以控制图像和非图像信息的质量，(iv)图像存储和管理，最后(v)图像注释。
    • FAIR数据指导原则：可查找、可访问、可互操作和可重用的
    • 数据分类：与患者健康信息链接的任何受保护的健康信息(PHI)和个人可识别信息(PII)
      PII：可包括来自电子健康记录(EHR)、医学图像、临床和生物学数据，以及卫生服务提供者收集的任何其他数据
    • 数据格式：DICOM。通常称为元数据，图像包含一个标题，其中包含关于图像序列、医院、供应商、临床医生或患者信息等信息。
    • 去识别工具：FreeSurfer的 mri_deface、pydeface、mridefacer和Quickshear
      前三个是python库
      • 数据去识别工具的要求列表：不用的识别信息除去，用的看情况留；在临床站点训练，避免数据二次传输
      • ISO 25237：现有隐私保护采用标准
      • 详细列表

本文标签： 医学影像系统preparationDATAArtificial

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