In diesem Abschnitt präsentieren wir das vorgeschlagene Modell C-HAN im Detail, dessen Pipeline in Abbildung 3 dargestellt ist. Es besteht aus vier Komponenten: (1) einem Self-Attention-Modul für das Lernen sequenzieller Informationen; (2) der Einbettung von Hypergraphen mit Interaktionskontext für Informationen; ...
Neuronale Netzwerkmodelle wurden unter Verwendung von NeuroSolutions bestimmt. Zwei Datensätze, 1 und 2, wurden für verschiedene Aufgaben formuliert und gelöst. Fallstudie 1 befasste sich mit der Modellierung der Abhängigkeit zwischen funktionalem und strukturellem Glaukomschaden und gemeinsamen Risikofaktoren. Verschiedene Netzwerkmethoden wurden ...
Die folgenden Experimente wurden im Pytorch-Framework durchgeführt. Die Modelle wurden trainiert, bis sie konvergierten. Die berichteten Dice-Werte wurden ermittelt, indem der Dice-Wert für jedes MRT-Scan berechnet und dann über die MRT-Scans mittelt wurde. Im ersten Experiment wurden Konfigurationen getestet, um ...
Die Studie von Jordan, M. I. & Mitchell, T. M. aus dem Jahr 2015 beschäftigt sich mit aktuellen Trends, Perspektiven und Aussichten im Bereich des maschinellen Lernens. Es wird aufgezeigt, wie künstliche Intelligenz die wissenschaftliche Entdeckung in verschiedenen Bereichen wie ...
Maschinelles Lernen im Bereich Materialinformatik hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Verschiedene Anwendungen und Aussichten wurden in Studien untersucht, die die Verwendung von Machine Learning in der Materialwissenschaft beleuchten. Beispiele umfassen Vorhersagen von Kristallstabilität, Vorhersage von Quasikristallen und ...
Heutzutage sind die Algorithmen und Techniken zur Vorhersage von Zeitreihen immer “tiefer” und leistungsfähiger. Eine Aufgabe desselben Typs kann jedoch mit unterschiedlichen Methoden durchgeführt werden, was in den meisten Fällen zu genaueren Ergebnissen mit mehr Informationen führt. Ein Beispiel für ...
Die seismische Bildgebung zielt darauf ab, Untergrundstrukturen basierend auf beobachteten seismischen Daten abzuleiten. Dies kann durch die Lösung inverser Probleme erreicht werden. Die Reverse Time Migration (RTM) ist eine Bildgebungstechnik, die auf der Wellengleichung basiert und die Kreuzkorrelation der vorwärts ...
Die Pathogenese der hepatischen Steatose ist ein wichtiges Thema in der Gastroenterologie und Hepatologie. Studien haben gezeigt, dass hepatische Steatose das Risiko für chronische Lebererkrankungen und sogar den Tod erhöhen kann. Leberbiopsien sind nach wie vor ein wichtiger diagnostischer Schritt ...
Diese Studie wurde entworfen, um frei verfügbare offene TB-CXR-Datensätze als Trainingsdaten für unseren KI-Algorithmus zu verwenden. Anschließende Genauigkeitsanalysen wurden unter Verwendung unabhängiger CXR-Datensätze und tatsächlicher TB-Fälle aus unserem Krankenhaus durchgeführt. Alle Bilddaten wurden anonymisiert, um die Privatsphäre zu gewährleisten. Diese ...
Der MR-CNN ist ein einfaches und effizientes Instanz-Segmentierungsnetzwerk, das von Kaiming He et al. vorgeschlagen wurde. Es basiert auf Faster R-CNN und verfügt über einen neuen Segmentierungszweig, um Objekterkennung und Instanzsegmentierung zu erreichen. Die Struktur des MR-CNN kann in drei ...