Nghiên cứu “Enhanced Small Liver Lesion Detection and Segmentation Using a Size-focused Multi-model Approach in CT Scans” do các nhà khoa học VinBrain (Khối khoa học ứng dụng) đồng tác giả với các nhà khoa học đại học California, Hoa Kỳ mới đây đã được chấp thuận tại Hội thảo về Học máy trong chẩn đoán hình ảnh lần thứ 15 (MLMI 2024). Bài nghiên cứu này cùng với nghiên cứu “A Multi-Phase Multi-Graph Approach for Focal Liver Lesion Classification on CT Scans” được công bố và trình bày tại ACCV 2024) sẽ được ứng dụng vào nền tảng DrAid™ CT Ung thư gan, giúp giải pháp giải quyết chi tiết và toàn diện hơn.
Bài nghiên cứu giới thiệu một phương pháp hoàn toàn mới, giúp các bác sĩ phát hiện các tổn thương khu trú nhỏ trong gan, tránh bỏ sót các tổn thương quan trọng. Đây là nghiên cứu thứ 2 liên tiếp trong thời gian 2 tháng được chấp thuận tại các hội nghị uy tín nhất trong ngành Trí tuệ nhân tạo.
Diễn ra tại Ma Rốc, ngày 6 tháng 10/2024, hội thảo thường niên MLMI 2024 là nơi quy tụ của nhiều chuyên gia, nhà nghiên cứu, và học giả hàng đầu thế giới trong lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) vào chẩn đoán hình ảnh y khoa.
Top
