Innovativer Durchbruch: Forscher entwickeln präzise Erdbebenvorhersagemodelle mithilfe von maschinellem Lernen an der Georgia Southern University Neueste Fortschritte in der Erdbebenprognose: Machine Learning revolutioniert die Seismologie Forscher der Abteilung für Informationstechnologie der Georgia Southern University haben einen bedeutenden Fortschritt in der ...
Durchbruch in der Defekterkennung: Universitäten und Argonne National Laboratory optimieren die Laser-Pulverbett-Schmelztechnik Universitäten kooperieren mit dem Argonne National Laboratory zur Verbesserung der Laser-Pulverbettfusion In einer bahnbrechenden Zusammenarbeit haben Ingenieure von Northwestern University, der University of Virginia, Carnegie Mellon und dem ...
Revolutionäre Vorhersage: Neues Machine-Learning-Modell für die Dielektrizitätsfunktion von Materialien Revolutionäre Fortschritte in der Materialwissenschaft: Ein neues Modell zur Vorhersage der Dielektrizitätsfunktion An der renommierten Universität Tokio arbeiten cutting-edge Forscher wie Tomohito Amano und Shinji Tsuneyuki zusammen mit Tamio Yamazaki vom ...
Präzise Vorhersagen des Augeninnendrucks: Fortschritte durch maschinelles Lernen zur Unterstützung der Glaukombehandlung Fortschritte in der Glaukomdiagnostik: Vorhersage des Augeninnendrucks durch maschinelles Lernen Glaukom zählt zu den häufigsten Ursachen für Erblindung weltweit. Ein wichtiger Risikofaktor für die Entstehung dieser Krankheit ist ...
Diese Studie wurde gemäß den Grundsätzen der Deklaration von Helsinki durchgeführt. Dies wurde vom Institutional Review Board des Seoul National University Hospital genehmigt (Genehmigungsnummer: H-2007-083-1141), wobei aufgrund des retrospektiven Studiendesigns auf die schriftliche Einwilligung verzichtet wurde. Die Daten wurden von ...
Die Daten zu Arzneimittelantworten für das Modelltraining stammen aus den GDSC- und CTRP-Datenbanken und umfassen insgesamt 692.859 Zelllinien-Arzneimittelpaare, die 1.244 Zelllinien und 888 Arzneimittel abdecken. Die Daten wurden aus den beiden Datensätzen harmonisiert, indem jeweils Daten zu den Molekülen, Zellviabilität ...
Die Patientencharakteristika von insgesamt 26.233 und 152.979 Patienten, die den Auswahlkriterien entsprachen, wurden aus den Memorial Hermann Hospital System (MHHS) und Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)-IV-Datenbanken identifiziert. Insgesamt wurden 56.233 und 393.713 Indexkulturevents im Laufe der Zeit in ...
Um die hochgradig dynamischen metabolischen Veränderungen bei Ratten nach einer einzigen Dosis Ketamin zu bestimmen, wurde eine Studie mit hoher Dichte an Blutproben bei 21 Zeitpunkten über 29 Tage durchgeführt. Drei Dosierungen (Niedrigdosis: 30 mg/kg, Mitteldosis: 60 mg/kg und Hochdosis: ...
Eine kürzlich veröffentlichte Studie im Journal Radiology untersucht die Leistung eines vollautomatischen Deep-Learning (DL)-Modells zur Erzeugung deterministischer Ergebnisse zur Identifizierung klinisch signifikanter Prostatakrebsarten (csPCa). Prostatakrebs ist weltweit die zweithäufigste Krebserkrankung bei Männern. Zur Diagnose von csPCa wird häufig die multiparametrische ...
Ich denke nicht, dass wir dieses Modell als eigenständiges diagnostisches Werkzeug verwenden können. Stattdessen kann die Vorhersage des Modells als Ergänzung in unseren Entscheidungsprozess verwendet werden. Radiologen kennzeichnen verdächtige Läsionen zur Zeit der Interpretation, aber diese Markierungen sind nicht routinemäßig ...