الذكاء الاصطناعي في مسابقة التصوير الطبي

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. ما هو نوع الشبكة العصبية الأكثر أهمية في تحليل الصور الطبية؟
   • الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)
   • الشبكات المتكررة للصوت
   • أشجار القرار
   • وحدات ماكرو لجدول البيانات
2. ماذا يفعل نظام Viz.ai؟
   • جدولة قوائم كافتيريا المستشفى
   • يقوم بتحليل الأشعة المقطعية للإبلاغ عن السكتات الدماغية المشتبه بها في الأوعية الكبيرة وتنبيه الفريق
   • يترجم تقارير الأشعة إلى الموسيقى
   • يستبدل أجهزة الماسح الضوئي المقطعي المحوسب
3. ما هي بنية U-Net المستخدمة عادة في التصوير؟
   • توليد كلمات الأغنية
   • ضغط العاب الفيديو
   • تجزئة لكل بكسل، مثل تحديد ورم أو عضو
   • تشفير كلمات مرور المرضى
4. What regulatory pathway did FDA use for the named Viz.ai imaging device?
   • A blanket approval covering all imaging-AI tools
   • A drug marketing authorization
   • An exemption from all clinical evidence requirements
   • A De Novo classification decision for a specific device and intended use
5. أحد الأسباب الرئيسية لفشل الذكاء الاصطناعي في التصوير في بيانات المستشفى الجديد هو:
   • الاختلافات في نوع الماسح الضوئي أو البروتوكول أو عدد المرضى من بيانات التدريب
   • عمليات المسح ملونة للغاية
   • النموذج لا يحب المبنى
   • الصور متطابقة دائمًا في كل مكان
6. What do U-Net skip connections carry from the encoder to the decoder?
   • A patient’s medical record number
   • Higher-resolution feature maps that help recover spatial detail
   • A radiology report’s billing code
   • Only a global class label
7. Why should medical-imaging datasets generally be split at the patient level?
   • To make every scanner appear in only one dataset
   • To guarantee equal disease prevalence
   • To reduce leakage from multiple correlated images of the same patient across train and test sets
   • To remove the need for external validation
8. What does probability calibration assess in an imaging model?
   • Whether the scanner has been recently serviced
   • Whether every image has the same resolution
   • Whether the model segments the correct number of organs
   • Whether predictions assigned a probability match observed frequencies over evaluated cases