| Title: | Prepoznavanje ogroženosti za nastanek raka dojk na mamografskih slikah |
|---|
| Authors: | ID Klaneček, Žan (Author)
ID Studen, Andrej (Author)
ID Jarm, Katja (Author)
ID Krajc, Mateja (Author)
ID Vrhovec, Miloš (Author)
ID Jeraj, Robert (Author) |
|---|
| Files: |  PDF - Presentation file, download (85,28 KB)
MD5: CCB299D7980869AD9657234E8CF17DBD
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Typology: | 1.09 - Published Professional Conference Contribution |
|---|
| Organization: |  OI - Institute of Oncology
|
|---|
| Abstract: | Za prehod s populacijskega na personalizirano presejanje za raka dojk je v prvi vrsti potrebno natančno prepoznavanje ogroženosti za razvoj raka dojk. Standardni modeli, ki temeljijo na klasičnih značilkah, niso najbolj zanesljivi. Z razvojem umetne inteligence, predvsem na področju globokega učenja, se je izkazalo, da modeli, ki so naučeni na mamografskih slikah, dosegajo signifikantno boljše rezultate pri napovedovanju ogroženosti. Trenutno je najboljši model za napovedovanje ogroženosti MIRAI, ki je bil uspešno validiran na različnih populacijah. A vendar so rezultati še daleč od popolnih in možnosti za izboljšave je ogromno, predvsem na področju razširitve uporabnosti modela za različne proizvajalce mamografskih aparatov, vključevanja longitudinalnih sprememb in uporabe segmentiranih slik dojke. |
|---|
| Keywords: | obvladovanje raka, presejalni programi, rak dojk, mamografija |
|---|
| Publication status: | Published |
|---|
| Publication version: | Version of Record |
|---|
| Publisher: | Kancerološko združenje Slovenskega zdravniškega društva : Onkološki inštitut |
|---|
| Year of publishing: | 2024 |
|---|
| Number of pages: | Str. 24-29 |
|---|
| Source: | Ljubljana |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DiRROS-19052  |
|---|
| UDC: | 614.2 |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 196815619 |
|---|
| Copyright: | by Authors |
|---|
| Publication date in DiRROS: | 06.06.2024 |
|---|
| Views: | 495 |
|---|
| Downloads: | 163 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
