Radiology· 2017Q1
Göğüs Radyografisinde Derin Öğrenme: Konvolüsyonel Sinir Ağları Kullanılarak Pulmoner Tüberkülozun Otomatik Sınıflandırılması
Deep Learning at Chest Radiography: Automated Classification of Pulmonary Tuberculosis by Using Convolutional Neural Networks
- 1.808atıf
- Q1SCImago
- 2017yıl
Kısa özet
Derin öğrenme modeli, göğüs radyografilerinden pulmoner tüberkülozun sınıflandırılmasında %92,5 doğruluk elde ederek, okuyucu çalışmasında radyologlardan daha iyi performans gösterdi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Derin öğrenme modeli, göğüs radyografilerinden pulmoner tüberkülozun sınıflandırılmasında %92,5 doğruluk (AUC) elde etti.
- Model, 1.000'den fazla göğüs röntgeni veri kümesi üzerinde eğitildi.
- Bir okuyucu çalışmasında, derin öğrenme modeli üç radyologdan daha iyi performans gösterdi.
- Bulgular, derin öğrenmenin TB tanısı için değerli bir araç olarak hizmet edebileceğini düşündürmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
RSNA, 2017.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Radiology, 2017 · 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