The SNMMI Artificial Intelligence (SNMMI-AI) Summit, organized by the SNMMI AI Task Force, took place in Bethesda, MD on March 21-22, 2022. It brought together various community members and stakeholders from academia, healthcare, industry, patient representatives, and government (NIH, FDA), and considered various key themes to envision and facilitate a bright future for routine, trustworthy use of AI in nuclear medicine. In what follows, essential issues, challenges, controversies and findings emphasized in the meeting are summarized.
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在整个幻灯片成像中，基于苏木精和曙红（H＆E）（H＆E）和免疫组织化学（IHC）的常用染色技术染色了组织景观的不同方面。在检测转移的情况下，IHC提供了一个独特的读数，病理学家很容易解释。但是，IHC是一种更昂贵的方法，在所有医疗中心都不可用。因此，使用深层神经网络从H＆E生成IHC图像成为一种有吸引力的替代方法。诸如Cyclegans之类的深层生成模型学习两个图像域之间的语义一致映射，同时模拟每个域的纹理特性。因此，它们是污渍转移应用程序的合适选择。但是，它们仍然完全无监督，并且没有在染色转移中执行生物学一致性的机制。在本文中，我们提出了以歧视者区域形式向自行车行驶的扩展。这使Cyclegan可以从未配对的数据集中学习，此外，还希望对象有部分注释，希望它能强制执行一致性。我们在整个幻灯片图像上介绍了用例，其中IHC染色为转移细胞提供了实验生成的信号。我们证明了我们的方法优于先前的艺术在两个数据集上对组织病理学瓷砖的污渍转移中的优越性。我们的代码和型号可在https://github.com/jcboyd/miccai2022-Roigan上找到。
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