병리학 퀴즈의 AI

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 디지털 병리학에서 '전체 슬라이드 이미지'란 무엇입니까?
   • 전체 조직 슬라이드의 기가픽셀 디지털 스캔
   • 휴대폰으로 촬영한 단 하나의 세포
   • 환자의 흉부 엑스레이
   • 손으로 쓴 실험실 보고서
2. AI 모델이 작은 타일이나 패치로 슬라이드를 처리하는 이유는 무엇입니까?
   • 병리학에서는 색이 중요하지 않기 때문에
   • 전체 기가픽셀 이미지는 한 번에 입력하기에는 너무 크기 때문에
   • 조직은 항상 정사각형이기 때문에
   • 이미지를 흑백으로 만들려면
3. 다중 인스턴스 학습은 다음과 같은 경우에 도움이 됩니다.
   • 라벨도 전혀 없고 목표도 없습니다.
   • 모델은 텍스트를 번역해야 합니다.
   • 슬라이드 수준의 라벨만 알려져 있으며 정확한 종양 위치는 알 수 없습니다.
   • 슬라이드는 일반 사진입니다
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 카운트는 종양에서 무엇을 측정합니까?
   • 종양 세포가 얼마나 빨리 증식하는지
   • 환자의 혈압
   • 병원의 규모
   • 슬라이드의 두께(밀리미터)
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