의료 영상 퀴즈의 AI

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 의료 영상 분석에 가장 기초가 되는 신경망 유형은 무엇입니까?
   • CNN(컨벌루션 신경망)
   • 오디오용 순환 네트워크
   • 의사결정 트리
   • 스프레드시트 매크로
2. Viz.ai 시스템은 무엇을 합니까?
   • 병원 구내식당 메뉴 예약
   • CT 스캔을 분석하여 의심되는 대형 혈관 뇌졸중을 표시하고 팀에 알립니다.
   • 방사선 보고서를 음악으로 변환
   • CT 스캐너 하드웨어를 교체합니다.
3. 이미징에 일반적으로 사용되는 U-Net 아키텍처는 무엇입니까?
   • 노래 가사 생성
   • 비디오 게임 압축
   • 종양이나 기관의 윤곽을 잡는 것과 같은 픽셀별 분할
   • 환자 비밀번호 암호화
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. 이미징 AI가 새 병원의 데이터에 실패할 수 있는 주요 이유는 다음과 같습니다.
   • 훈련 데이터와 스캐너 유형, 프로토콜 또는 환자 모집단의 차이
   • 스캔이 너무 다채롭습니다.
   • 모델이 건물을 싫어해요
   • 이미지는 어디에서나 항상 동일합니다.
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