Главная страница Case Studies Разметка медицинских данных: аксиальные срезы

Разметка медицинских данных: аксиальные срезы

Data Light успешно выполнила разметку 700 аксиальных срезов за месяц, собрав команду из опытных медиков. Это позволило эффективно обучить модель для определения фораминальных грыж.

Индустрия:

Медицина
Объем данных:

700 снимков
Продолжительность проекта:

30 дней

Задача:

Клиент, крупный российский дизайн-центр встраиваемой аппаратуры, пришел к нам с интересной задачей: мы должны были всего за месяц разметить 700 аксиальных срезов для выявления фораминальных грыж.

Ранее в команде заказчиков разметкой медицинских данных занимались специалисты-медики, но из-за большого объема данных процесс часто затягивался, что не устраивало клиента. Поэтому он решил, что часть работ будет выполнена внутренней командой, а часть — Data Light.

Клиент выбрал нашу команду по рекомендации и начал работу после успешного пилота.
Решение:

Подбор команды специалистов

Мы привлекли врачей-рентгенологов с медицинским образованием и врачебным опытом, которые могли качественно выполнить разметку изображений по необходимым классам. Работа велась в формате NIFTI, который требует предельной точности и внимания к каждому пикселю.

Сотрудничество и гибкость

Во время проекта команда Data Light поддерживала постоянную связь с клиентом. При необходимости мы быстро вносили изменения в процесс разметки и всегда быстро реагировали на обратную связь.
Результаты:
1. Высокая точность модели
  
  Клиент успешно обучил модель на основе аксиальных срезов с высокой точностью.
2. Профессиональный подход и эффективная работа
  
  Заказчик остался доволен качеством разметки и сроками исполнения. Особенно он отметил оперативность и профессионализм нашей команды.
“Data Light показали себя как профессионалы, способные разметить большое количество данных в адекватный срок, привлекая экспертов в области. Работа была выполнена качественно и своевременно, и при необходимости мы снова обратимся к Data Light”.

Другие кейсы

Сбор Replay-атак для кибербезопасности

В течение 26 месяцев мы ежемесячно собирали 40 000 уникальных Replay-атак для обучения Face ID-модели клиента. Через краудсорсинг и автоматизированную валидацию данных нам удалось значительно повысить точность системы в распознавании фальсификаций.

Подробнее

Сбор данных для задач антиспуфинга

Для крупной биометрической компании мы собрали 2 000 фотографий, необходимых для защиты от спуфинг-атак. Благодаря широкой базе исполнителей клиент получил данные быстро, все они соответствовали строгим стандартам качества.

Подробнее

Все кейсы