1) The subject and constraints:
1.1) представлюсь: "https://kr.linkedin.com/in/serafimbochkarev";
1.2) содержание архива: ~250 пар "chest radiographs 16-бит DICOM + RGB BMP с некоторой разметкой "frosted_glass_metric", к-рую предлагается качественно оценить (из "когнитивного интереса" - если такой интерес возникнет; напр, предположительно, каком-л ~начинающему радиологу может быть рационально поинтересоваться типичный потоком данных стандартной корейской клиники для общ сведений);
1.3) размер архива ~>4GB (если интернет "небыстрый" - нет рацио дальше интересоваться); детали в Read_me.txt внутри zip-архива на англ (если англ яз - проблема: тоже нет рацио дальше интересоваться данным subj);
1.4) линк на архив: FrostedGlass_RayenceCMOSFPD_3268x3268.zip.
2) The situation:
2.1) есть мой полузаброшенный код (сделанный в рабочее время пару лет назад по рабочему расписанию) с ~грубой сегментацией легких и попыткой количественной и качественной оценки "frosted glass" на рутинной chest_radiogpahs; все операции делает почти едиснвенный фильтр (произв. от преобр Радона; детерминированный алгоритм, без какого-л "machine learning"); BMP с разметкой генерируется автоматически из DCM за ~<1 сек;
2.2) в связи с "шумихой" отн "коронавируса", я днесь протестировал 3 dataseries (тоже в рабочее время и из рабочих ресурсов);
2.3) моя оценка вероятности практичности ~<1/4; мне известен едиств. случай аппробирования FDA разработки отчасти похожего рода для формальных референций в радиологии: ribcage supression (для диaгностики "nodules" par excellence) от ChicagoUniv под лейблом Carestream; там ок 12 лет разработка шла AFAIK;
2.4) соотв "2.3)" (плюс тема не вполне профильная) - ни я ни менеджмент на работе не беремся инвестировать ресурсы в формальную радиологическую экпертизу (тем более осложнения из-за нездоровой шумихи вокруг атипичной пневмонии);
2.5) с др стороны инициальный результат разметки выглядит не совсем бессмысленно;
2.6) соотв с "2.5)" менеджмент на работе предложил мне выложить это дело в публичный доступ - пока по миру выходные (и у кого-то из ~предположительно начинающих радиологов может быть idle time) для неформальных/факультативных/некоммерческих мнений об осмысленности subj (еще эти Dataseries я собираюсь опубликовать на одной корейской и одной североамериканской конференции).
3) Вопрос (если кто-л просмотрит dataseries и захочет поделиться мнением):
3.1) если такой вот пункт "3.1)" будет в меню радиологической консоли, то вот такая вот примерно (как в данном архиве, или неск. уточненная и откалиброванная) разметка "disease_metrics":
- заведомо бесполезна ?
- скорее бесполезна ?
- скорее полезна ?
- заведомо полезна ?
3.2) еще раз оговариваюсь, что вопрос- "некоммерческий" - детальный анализ не предполагается;
3.3) по отзывам (если таковые будут) код может быть:
- заброшен;
- возможно (если на то будет добрая воля менеджмента и PR-отдела фирмы) сделан freeware-утилитой;
- возможно (если случайно выяснится существенная полезность) добавлен в меню радиологических консолей (в т.ч. на российском рынке; под другими "брендами"); в этом случае (если он вдруг) я неформально постарюсь отблагодарить за отзывы "freewar'ом" - но это без какого-л "обещания";
3.4) сугубо гипотетически (может быть, если вдруг случайно окажется взаимный интерес и время) - вероятно возможно попробовать откалибровать/протестировать фильтр на каких-л др dataseries с других FlatPanelDetectors, если то будут "data-series with gain-/offset-calibration without any specific postprocessing (perhaps gamma-correction could be allowed) 12..16-bits *.DCM or 16-bits *.RAW.