ガイド連動クイズ · 中 レベル

病理学における AI クイズ

デジタル病理画像、タイルベースの処理、弱いスライドラベル、特定の AI 支援診断タスクとその限界を確認します。

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質問 1 の 8

デジタルパソロジーにおける「スライド全体画像」とは何ですか?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. デジタルパソロジーにおける「スライド全体画像」とは何ですか?
    • 組織スライド全体のギガピクセルデジタルスキャン
    • 携帯電話で撮影された単一の細胞
    • 患者の胸部のX線写真
    • 手書きのラボレポート
  2. AI モデルがスライドを小さなタイルまたはパッチで処理するのはなぜですか?
    • 病理学において色は重要ではないため
    • フルギガピクセル画像は一度にフィードするには大きすぎるため
    • ティッシュはいつも正方形だから
    • 画像を白黒にするには
  3. 複数インスタンスの学習は、次の場合に役立ちます。
    • ラベルも目標もありません
    • モデルはテキストを翻訳する必要があります
    • 正確な腫瘍の位置ではなく、スライドレベルのラベルのみがわかっています
    • スライドは普通の写真です
  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. AI Ki-67 カウントは腫瘍内で何を測定しますか?
    • 腫瘍細胞の増殖速度
    • 患者の血圧
    • 病院の規模
    • スライドの厚さ（ミリメートル）
  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