Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень

Вікторина ШІ в патології

Ознайомтеся з цифровими зображеннями патології, плитковою обробкою, слабкими мітками на слайдах і конкретними діагностичними завданнями за допомогою ШІ та їх обмеженнями.

Пов'язані напрямні шляхиШІ в патології
Питання 1 з 8

Що таке «зображення цілого слайда» в цифровій патології?

Перегляньте кожне запитання8 запитання

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

  1. Що таке «зображення цілого слайда» в цифровій патології?
    • Гігапіксельне цифрове сканування цілого слайда тканини
    • Одна клітинка, сфотографована телефоном
    • Рентген грудної клітки пацієнта
    • Рукописний лабораторний звіт
  2. Чому моделі штучного інтелекту обробляють слайди невеликими плитками або фрагментами?
    • Тому що колір при патології не має значення
    • Оскільки повне гігапіксельне зображення занадто велике, щоб подати його одразу
    • Тому що тканина завжди квадратна
    • Щоб зробити зображення чорно-білим
  3. Багатоекземплярне навчання допомагає, коли:
    • Немає взагалі жодних ярликів і жодної мети
    • Моделі потрібно перекласти текст
    • Відома лише мітка на рівні предметного скла, а не точне розташування пухлини
    • Слайд — звичайна фотографія
  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. Що вимірює AI Ki-67 у пухлині?
    • Як швидко розмножуються пухлинні клітини
    • Артеріальний тиск пацієнта
    • Розмір лікарні
    • Товщина предметного скла в міліметрах
  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