Test legat de ghid · Mediu Nivel

AI în testul de patologie

Review digital pathology images, tile-based processing, weak slide labels and specific AI-assisted diagnostic tasks and their limits.

Căi de ghidare aferenteAI în patologie
Întrebare 1 de 8

Ce este o „imagine integrală” în patologia digitală?

Previzualizează fiecare întrebare8 întrebări

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

  1. Ce este o „imagine integrală” în patologia digitală?
    • O scanare digitală de gigapixeli a unei întregi lame de țesut
    • O singură celulă fotografiată cu un telefon
    • O radiografie a pieptului unui pacient
    • Un raport de laborator scris de mână
  2. De ce modelele AI procesează diapozitive în plăci sau petice mici?
    • Pentru că culoarea nu este importantă în patologie
    • Deoarece imaginea completă de gigapixeli este prea mare pentru a fi alimentată dintr-o dată
    • Pentru că țesutul este întotdeauna pătrat
    • Pentru a face imaginea alb-negru
  3. Învățarea în mai multe instanțe ajută atunci când:
    • Nu există deloc etichete și nici un scop
    • Modelul trebuie să traducă text
    • Se cunoaște doar o etichetă la nivel de diapozitiv, nu locația exactă a tumorii
    • Slide-ul este o fotografie normală
  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. Ce măsoară un număr de AI Ki-67 într-o tumoare?
    • Cât de repede proliferează celulele tumorale
    • Tensiunea arterială a pacientului
    • Dimensiunea spitalului
    • Grosimea toboganului în milimetri
  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