Deep-learning AI has revolutionized cancer research and personalized clinical care through innovative architectures and high-performance computing. This has impacted various aspects of oncology, including cancer detection, molecular tumor characterization, drug discovery, and treatment outcome prediction. Researchers at the University of ...
In dieser Studie haben wir uns zum Ziel gesetzt, ein Deep-Learning-Framework bereitzustellen, um diagnostische Aufgaben bei Pilzkeratitis wie menschliche Experten durchzuführen. Unser Framework ist also nicht nur darauf ausgelegt, FK-Infektionen in einem einzigen Bild zu erkennen, sondern kann auch diagnostische ...
Die StrainNet-Architektur umfasst ein tiefes neuronales Netzwerk, das darauf trainiert ist, die Beziehung zwischen zwei Ultraschallbildern \(I_t\) und \(I_{t+1}\) sowie die Sehnenbeanspruchung bei Frame t, \(\epsilon _{xx}^{(t)}\), \(\epsilon _{xy}^{(t)}\), \(\epsilon _{yy}^{(t)}\), vorherzusagen. StrainNet besteht aus zwei Stufen, wobei die erste ...
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 ...