【摘 要】
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随着信息技术和互联网行业的发展,全球进入大数据时代,数据的开发、挖掘和分析应用越来越广泛,对数据的质量要求也越来越高。目前,国内外的专家学者对医疗领域人工智能产品都
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0107100);体育总局重点课题联合中国红十字基金会燎原基金项目(2015B101)
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随着信息技术和互联网行业的发展,全球进入大数据时代,数据的开发、挖掘和分析应用越来越广泛,对数据的质量要求也越来越高。目前,国内外的专家学者对医疗领域人工智能产品都进行了很多研发,人工智能产品的研发需要依托海量的医学临床数据。为了保证这类产品的质量,必须从源头进行必要的筛选和清洗,以保障数据质量,支持后续的产品研发与验证过程。本文对DICOM格式的数据清洗问题进行分析,开发了对原始数据进行清洗和审核的流程,在实践中进行了测试,证明能够有效地发现数据缺陷,为今后开展医学人工智能专用数据集的质控工作起到借鉴作
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