Thẻ
Một mạng deep learning mới được huấn luyện trên dữ liệu chụp synchrotron tự động phân đoạn chính xác tai trong trên CT lâm sàng, vượt qua hiệu năng của chuyên gia và thiết lập một chuẩn mới cho lập kế hoạch trước phẫu thuật.
Một mô hình deep learning phân loại kiểu hình viêm phổi kẽ thông thường (UIP) trên CT dự báo tiến triển xơ hóa và tử vong ở những người có bất thường kẽ phổi, qua đó gợi mở một công cụ đầy hứa hẹn cho phân tầng nguy cơ và thử nghiệm lâm sàn
Một mô hình deep learning mới đã cải thiện rõ rệt độ chính xác chẩn đoán trong việc phân biệt các tổn thương xơ–xương của hàm (FD, COF, COD) từ hình ảnh mô học, vượt qua các bác sĩ giải phẫu bệnh chuyên gia và cho thấy tiềm năng như một côn
Mô hình deep learning đã được thẩm định cho thấy khả năng phát hiện chính xác nhiễm khuẩn vết mổ từ ảnh vết thương, mở ra một công cụ telemedicine đầy hứa hẹn cho theo dõi sớm sau phẫu thuật và can thiệp lâm sàng kịp thời.
Một chỉ số suy giảm cơ được tạo ra bằng học sâu, tỷ lệ cơ-xương (MBR), đã được chứng minh là có thể dự đoán hiệu quả của liệu pháp duy trì anti-EGFR ở bệnh nhân mắc ung thư đại trực tràng di căn RAS hoang dại, có khả năng xác định những ngư
Các mô hình học sâu dự đoán độ dày RNF từ ảnh đĩa thị giác có thể xác định bệnh nhân tăng nhãn áp có nguy cơ cao mắc glaucoma góc mở nguyên phát, nâng cao đánh giá rủi ro sớm và theo dõi tiến triển bệnh.
