মেডিকেল ইমেজিং কুইজে এআই

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. চিকিৎসা চিত্র বিশ্লেষণের জন্য কোন ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক সবচেয়ে বেশি ভিত্তিশীল?
   • কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন)
   • অডিও জন্য পুনরাবৃত্ত নেটওয়ার্ক
   • সিদ্ধান্ত গাছ
   • স্প্রেডশীট ম্যাক্রো
2. Viz.ai সিস্টেম কি করে?
   • হাসপাতাল ক্যাফেটেরিয়া মেনুর সময়সূচী
   • সন্দেহভাজন বড় জাহাজের স্ট্রোক এবং দলকে সতর্ক করতে সিটি স্ক্যান বিশ্লেষণ করে
   • সঙ্গীতে রেডিওলজি রিপোর্ট অনুবাদ করে
   • সিটি স্ক্যানার হার্ডওয়্যার প্রতিস্থাপন করে
3. ইউ-নেট স্থাপত্যটি সাধারণত ইমেজিংয়ের জন্য কী ব্যবহার করা হয়?
   • গানের কথা তৈরি করা হচ্ছে
   • কম্প্রেসিং ভিডিও গেম
   • প্রতি-পিক্সেল বিভাজন, যেমন একটি টিউমার বা অঙ্গের রূপরেখা
   • রোগীর পাসওয়ার্ড এনক্রিপ্ট করা
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. একটি ইমেজিং এআই একটি নতুন হাসপাতালের ডেটাতে ব্যর্থ হওয়ার একটি মূল কারণ হল:
   • প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে স্ক্যানার প্রকার, প্রোটোকল বা রোগীর জনসংখ্যার পার্থক্য
   • স্ক্যানগুলি খুব রঙিন
   • মডেল বিল্ডিং অপছন্দ
   • ছবি সবসময় সব জায়গায় অভিন্ন
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