Tag: Convolutional

Nachweis periapikaler Läsionen in periapikalen Röntgenbildern mithilfe des neuesten Convolutional Neural Networks ConvNeXt und seiner integrierten Modelle

Nachweis periapikaler Läsionen in periapikalen Röntgenbildern mithilfe des neuesten Convolutional Neural Networks ConvNeXt und seiner integrierten Modelle

Herausforderungen und Fortschritte bei der automatisierten Erkennung von periapikalen Läsionen durch Deep Learning in der Zahnmedizin Die Bedeutung von Deep Learning in der Identifizierung periapikaler Läsionen in der Zahnmedizin Die fortschreitende Technologie im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und insbesondere ...

Implementierung von Convolutional Neural Networks in TensorFlow

Implementierung von Convolutional Neural Networks in TensorFlow

In diesem praktischen Umsetzungshandbuch unserer Deep Learning Illustrated-Serie tauchen wir tiefer in die praktische Anwendung von Neuronalen Netzen ein. Wir bringen die zuvor behandelten Konzepte zum Leben und überbrücken so die Kluft zwischen Theorie und Anwendung. In diesem Artikel werden ...

Vergleichende Analyse von Vision-Transformern und Convolutional Neural Networks zur Osteoporose-Erkennung in Röntgenbildern – Scientific Reports

Vergleichende Analyse von Vision-Transformern und Convolutional Neural Networks zur Osteoporose-Erkennung in Röntgenbildern – Scientific Reports

Deep Learning ist ein spezifischer Zweig des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netze (ANNs) verwendet, um Wissen aus umfangreichen Datensätzen zu erlangen und komplexe Operationen auszuführen. Künstliche neuronale Netze sind Rechenmodelle, die sich von der Struktur und Funktionalität echter Neuronen ...

CC-SAM: Erreichung einer überlegenen medizinischen Bildsegmentierung mit einem Dice Score von 85,20 und einer Hausdorff-Distanz von 27,10 unter Verwendung der Integration von Convolutional Neural Network (CNN) und ViT.

CC-SAM: Erreichung einer überlegenen medizinischen Bildsegmentierung mit einem Dice Score von 85,20 und einer Hausdorff-Distanz von 27,10 unter Verwendung der Integration von Convolutional Neural Network (CNN) und ViT.

Die Segmentierung medizinischer Bilder spielt eine wichtige Rolle im modernen Gesundheitswesen, indem sie sich darauf konzentriert, anatomische Strukturen innerhalb medizinischer Scans genau zu identifizieren und abzugrenzen. Dieser Prozess ist entscheidend für eine genaue Diagnose, die Planung von Behandlungen und die ...