Wykrywanie guzów mózgu przy użyciu LSTM

Ostatnie badania wykazäy, ¿e modele g¿¿bokiego uczenia s¿ w stanie zapewni¿ znacz¿ce korzy¿ci w analizie obrazów medycznych. Podczas korzystania z LSTM do wykrywania guzów mózgu, do modelu LSTM zazwyczaj wprowadzane s¿ sekwencyjne dane wej¿ciowe, takie jak skany MRI lub dane szeregów czasowych pacjenta . Nast¿pnie model uczy si¿ na podstawie sekwencyjnych wzorców i wykorzystuje t¿ wiedz¿ do klasyfikowania, czy guz mózgu jest obecny, czy nie. Nasz model wykorzystuje zale¿no¿ci czasowe w danych obrazowania medycznego w celu poprawy dok¿adno¿ci i niezawodno¿ci wykrywania guzów. Model LSTM dziäa lepiej ni¿ tradycyjne metody, co pokazuj¿ nasze wyniki. Skutkuje to wysok¿ dok¿adno¿ci¿ i cennym wgl¿dem w wykryty obszar guza. Ponadto badamy interpretowalno¿¿ LSTM i potencjaln¿ integracj¿ z informacjami klinicznymi w celu poprawy diagnostyki i planowania.

Pagina's: 76, Paperback, Wydawnictwo Nasza Wiedza