Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво

AI в патология Тест

Прегледайте цифрови патологични изображения, обработка на базата на плочки, слаби етикети на слайдове и специфични диагностични задачи, подпомагани от AI, и техните ограничения.

Свързани ръководни пътекиИИ в патологията
Въпрос 1 на 8

Какво е „изображение на цял слайд“ в дигиталната патология?

Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

  1. Какво е „изображение на цял слайд“ в дигиталната патология?
    • Гигапикселово цифрово сканиране на цял слайд от тъкан
    • Една клетка снимана с телефон
    • Рентгенова снимка на гръдния кош на пациента
    • Ръкописен лабораторен доклад
  2. Защо AI моделите обработват слайдове в малки плочки или кръпки?
    • Защото цветът е маловажен в патологията
    • Тъй като пълното гигапикселово изображение е твърде голямо, за да се подаде наведнъж
    • Тъй като тъканта винаги е квадратна
    • За да направите изображението черно-бяло
  3. Обучението с множество инстанции помага, когато:
    • Няма никакви етикети и цел
    • Моделът трябва да преведе текст
    • Известен е само етикет на ниво слайд, а не точното местоположение на тумора
    • Слайдът е нормална снимка
  4. What regulatory pathway did FDA use for Paige Prostate?
    • It issued a blanket approval for all pathology AI
    • It granted a drug marketing authorization
    • It declared that pathologists are no longer needed
    • It granted a De Novo classification for the specific device and intended use
  5. Какво измерва броячът AI Ki-67 в тумор?
    • Колко бързо се размножават туморните клетки
    • Кръвното налягане на пациента
    • Размерът на болницата
    • Дебелината на предметното стъкло в милиметри
  6. What can an AI system provide in a pathology workflow, according to the scoped examples?
    • A definitive cancer diagnosis without a pathologist
    • A decision-support output that a pathologist reviews in context
    • An automatic treatment prescription
    • A replacement for tissue sampling
  7. What is a key idea in CLAM for whole-slide classification?
    • Every patch must have a manually annotated pixel mask
    • The model analyzes only patient age
    • Attention-based multiple-instance learning can identify informative image patches from slide-level labels
    • It replaces the slide image with a text report
  8. What did Paige Prostate receive De Novo authorization to assist pathologists with?
    • Automatically selecting cancer treatment
    • Replacing biopsies with blood tests
    • Diagnosing every cancer type from MRI
    • Identifying suspicious regions on digitized prostate biopsy slides