Die folgenden Schritte müssen befolgt werden, um eine automatische CXR-Analyse mit MedRAX durchzuführen:
vorläufige Vorbereitung
- Sicherstellen, dass das System die Anforderungen von Python 3.8+ und CUDA/GPU-Umgebung erfüllt
- Klonen Sie das GitHub-Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten:
git clone https://github.com/bowang-lab/MedRAX.git
cd MedRAX
pip install -e . - Konfigurieren von API-Schlüsseln und Umgebungsvariablen
Arbeitsablauf
- Starten Sie die interaktive Schnittstelle von Gradio:
python main.py
(Berechtigungsprobleme können mit dem Befehl sudo behoben werden) - Hochladen von zu analysierenden Röntgenbildern der Brust
- Wählen Sie das zu verwendende Funktionsmodul aus:
- Visuelle Fragen und Antworten: Geben Sie eine relevante medizinische Frage ein
- Bildsegmentierung: automatische Kennzeichnung anatomischer Strukturen
- Lokalisierung von Läsionen: Kennzeichnung abnormaler Befunde
- Erstellung von Berichten: Erstellung strukturierter Diagnoseberichte
- Klassifizierung von Krankheiten: Einholung von Testergebnissen für pathologische Kategorien
- Anzeigen und Speichern von Analyseergebnissen
Die Plattform bietet eine vollständige Visualisierungs-Toolkette, die es dem Benutzer ermöglicht, die Ergebnisse der Bildkommentierung und die Textberichte intuitiv zu betrachten, und alle Funktionsmodule können einfach über die grafische Oberfläche aufgerufen werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMedRAX: Eine intelligente Einrichtung für die Analyse von Thorax-Röntgenbildern unter Verwendung multimodaler MakromodelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie verwendet man MedRAX für die automatische Analyse von Thorax-Röntgenbildern?
