Розумний моніторинг стану ванної кімнати: тематичне дослідження класифікації зображень унітазів
Як Shaip розробив структурований конвеєр анотацій медичних зображень, класифікуючи 10 000 зображень унітазів на пакет з 5 класами первинних подій, клінічною оцінкою за шкалою калу Брістоля та понад 20 атрибутивними тегами — що забезпечує неінвазивний цифровий моніторинг здоров'я на основі штучного інтелекту.
Огляд проекту
Оскільки неінвазивний цифровий моніторинг здоров'я перейшов у розгортання розумних ванних кімнат, клієнту знадобився клінічно обґрунтований конвеєр анотацій, здатний класифікувати великі обсяги зображень телецентричних камер за структурованим деревом рішень з деталізацією на рівні атрибутів.
Shaip створив комплексний конвеєр анотацій, що охоплює оцінку зручності використання зображень, класифікацію первинних подій, оцінку за шкалою калу Брістоля, позначення атрибутів та передачу контролю якості в пакетному циклі, створюючи клінічно застосовні набори даних для моніторингу здоров'я шлунково-кишкового тракту за допомогою штучного інтелекту.
Ключовий статус
Зображень на пакет
10,000
Цикл доставки
14 днів
Класи основних подій
5
Діапазон Брістольської шкали
1-7
Виклики
- Будівництво клінічно обґрунтована схема класифікації охоплює 5 основних класів подій плюс понад 20 тегів атрибутів
- Діючи на а суворий 14-денний цикл виробництва партій з 10 000 зображень, що надходять за цикл
- Застосування Брістольська шкала калу 1–7 балів послідовно протягом усіх випадків дефекації
- Обробка монохроматичні, завуальовані та з артефактами зображення з орієнтацією на зручність використання
- Координуюча передача клієнту контролю якості зі структурованими етапами 7-го та 14-го дня
Рішення
Класифікація дерева рішень
Шайп розробив структурований робочий процес на основі дерева рішень, що охоплює п'ять основних класів подій — порожнеча, сеча, стілець, змивання та туалетне мило — з комбінованими тегами для складних подій (наприклад, змивання в поєднанні зі стільцем). Тег «Неясної події» обробляв неоднозначні випадки, зберігаючи при цьому ідентифіковані комбінації подій.
Клінічна оцінка за Брістольською шкалою
Для всіх випадків, пов'язаних зі стільцем, анотатори присвоїли оцінку за Брістольською шкалою стільця від 1 до 7, з позначками «Незрозуміло» або «Змішано» для складних випадків. Цей рівень клінічної оцінки зробив набір даних безпосередньо застосовним для навчання ШІ моніторингу здоров'я шлунково-кишкового тракту.
Розширене позначення атрибутів
Окрім первинної класифікації, кожне зображення отримало атрибутивні теги, що охоплюють видимість струменя сечовипускання, наявність туалетного паперу, виявлення крові (включаючи підозру на кров, згустки крові та крихти крові), сліди корозії, забруднення камери, перешкоди для зображення, артефакти спалаху, нецентроване кадрування, низький об’єм, плаваючий вміст та протікання туалету. Монохроматичні зображення в помаранчевих або фіолетово-синіх тонах отримали додаткові кольорові прапорці.
Сортування зручності використання зображень
Кожне зображення спочатку оцінювалося на зручність використання та релевантність. Пікселізовані, переекспоновані, зелені, сірі, нетелецентричні або не за темою зображення позначалися як ігноровані. Цей рівень сортування запобігав потраплянню скомпрометованих вхідних даних до позначеного набору даних, захищаючи якість навчання моделі надалі.
Двотижневий пакетний цикл та передача контролю якості
Shaip працював за суворим двотижневим пакетним циклом із чітко визначеними етапами. Після того, як Shaip завершив тегування, внутрішня команда контролю якості клієнта переглянула половину пакету до 7-го дня та повний пакет до 14-го дня. Відхилені зображення позначалися та поверталися на виправлення, що забезпечувало постійне покращення якості в усіх пакетах.
Обсяг проекту
| Тип набору даних | Обсяг на партію | Класи подій | Клінічна оцінка | Теги атрибутів | Цикл |
|---|---|---|---|---|---|
| Класифікація зображень розумного туалету | Зображення 10,000 | 5 основних + комбінації | Брістольська шкала калу 1–7 | 20+ тегів | 14 днів |
Результати
- Створений a клінічно обґрунтований конвеєр анотацій для неінвазивного цифрового моніторингу здоров'я на основі штучного інтелекту
- Стандартизований 5-класова класифікація первинних подій з логікою комбінованих тегів
- Доставлений Брістольська шкала калу 1–7 балів на кожному заході з питань стільця
- Побудований 20+ тегів атрибутів охоплюючи клінічні умови, якість зображення та візуальні артефакти
- Підтримується суворі 14-денні цикли партій зі структурованою передачею клієнту контролю якості
Загалом, Шайп допоміг перетворити вимогу щодо класифікації медичних зображень великого обсягу на клінічно структурований, готовий до виробництва конвеєр анотацій, здатний підтримувати неінвазивний цифровий моніторинг здоров'я, шлунково-кишковий штучний інтелект та програми підтримки клінічних рішень в домашніх умовах у великих масштабах.
Шайп розумів, що це не було рутинним тегуванням зображень, а клінічною анотацією. Їхнє виконання за Брістольською шкалою, ретельність тегування атрибутів та дисципліна пакетного циклу дали нам навчальні дані, які ми могли впевнено використовувати під час розгортання моделі.
