Radiology· 2020Q1
Yapay Zeka, Pulmoner BT'de COVID-19 ve Pnömoniyi Doğru Tespit Ediyor
Using Artificial Intelligence to Detect COVID-19 and Community-acquired Pneumonia Based on Pulmonary CT: Evaluation of the Diagnostic Accuracy
- 2.025atıf
- Q1SCImago
- 2020yıl
Kısa özet
Bir derin öğrenme modeli, pulmoner BT taramalarında COVID-19'u tespit etme ve bunu toplum kökenli pnömoni (TKP) ve diğer akciğer rahatsızlıklarından ayırt etmede %95 doğruluk (AUC) elde etti.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Derin öğrenme modeli, BT taramalarında COVID-19'u doğru bir şekilde tespit eder.
- Model, COVID-19'u toplum kökenli pnömoni (TKP) ve diğer akciğer rahatsızlıklarından ayırt eder.
- Bağımsız bir test setinde TKP tespiti için %87 duyarlılık ve %92 özgüllük elde edildi.
- Genel tanısal doğruluk (AUC) 0.95 olarak gerçekleşti.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
< .001). The per-scan sensitivity and specificity for detecting CAP in the independent test set was 87% (152 of 175 scans) and 92% (239 of 259 scans), respectively, with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.95 (95% CI: 0.93, 0.97). Conclusion A deep learning model can accurately detect coronavirus 2019 and differentiate it from community-acquired pneumonia and other lung conditions. © RSNA, 2020
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Radiology, 2020 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Radyoloji, Nükleer Tıp ve Görüntüleme
Radiology, Nuclear Medicine and ImagingMedicine