Bewertung der Segmentierungsleistung durch den Dice-Index: Ergebnisse und Analysen von CNN-Architekturen und aktiven Konturen Optimierung der Bildsegmentierung bei Brustultraschallbildern: Eine Analyse von Deep Learning und aktiven Konturen Die Bildsegmentierung ist ein entscheidender Schritt in der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere bei der ...
Um die oben genannten Herausforderungen anzugehen, hat unsere Studie ein umfangreiches Datensatz von gewichttragenden lateralen Fuß-Röntgenbildern gesammelt, für den derzeit kein öffentlich verfügbarer Datensatz existiert. Ein Satz von 1497 Bildern wurde retrospektiv aus der Fuß- und Knöcheldatenbank des Huashan-Krankenhauses (Shanghai, ...
In den letzten Jahren wurden erhebliche Fortschritte bei der Generierung fotorealistischer menschlicher Darstellungen sowohl in 2D als auch in 3D erzielt, dank Fortschritten bei der präzisen Abschätzung verschiedener visueller Assets. Trotz dieser Verbesserungen bleibt die genaue und robuste Abschätzung eine ...
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 ...
Der Marktüberblick und die Berichtsabdeckung im Bereich der Computer Vision Software beziehen sich auf die Technologie, die es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen aus der Welt wie Bilder und Videos zu interpretieren und zu verstehen. Sie verwendet Algorithmen und Modelle, um ...
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 ...
Die Forscher haben festgestellt, dass Deep-Learning-Algorithmen CT-Scans von Patienten mit idiopathischer Lungenfibrose (IPF) wirksam segmentieren können und somit Prognoseinformationen für Ärzte liefern können. Diese Daten könnten genutzt werden, um die Verfolgung und Behandlung von IPF-Patienten zu verbessern. Die Ergebnisse wurden ...
Die EndoCV2021 Challenge befasst sich mit der Generalisierbarkeit von Polypenerkennungs- und Segmentierungsaufgaben in Endoskopiebildern. Die Challenge beinhaltete zwei Modalitäten (WL und NBI) von sechs verschiedenen Zentren, mit sowohl Sequenz- als auch Nicht-Sequenzbildern. Der Datensatz umfasst 3242 WL-Bilder aus fünf Zentren ...
Die weiblichen Eierstöcke können Zysten entwickeln, die Flüssigkeit enthalten. Diese Zysten können frühzeitig durch Ultraschallbilder identifiziert werden. Dabei werden adaptive Deep-Learning-Methoden und ein Optimierungsalgorithmus eingesetzt, um die Ovarialzysten zu klassifizieren. Zu Beginn werden die Bilder durch Anwendung eines geführten trilateralen ...
Der Machine-Learning- und Künstliche-Intelligenz-Markt durchläuft eine bedeutende Wachstumsphase aufgrund der steigenden Nachfrage nach Automation in verschiedenen Branchen und Fortschritten in Datenanalysetechnologien. Der Markt hat derzeit eine geschätzte Größe von über 100 Milliarden US-Dollar und wird vor allem von Sektoren wie ...