Inicio > > Redes y comunicaciones informáticas > Wykrywanie guzów mózgu przy użyciu LSTM
Wykrywanie guzów mózgu przy użyciu LSTM

Wykrywanie guzów mózgu przy użyciu LSTM

A. Sai Suneel / V. Saraswathi Bai

65,74 €
IVA incluido
Disponible
Editorial:
KS OmniScriptum Publishing
Año de edición:
2025
Materia
Redes y comunicaciones informáticas
ISBN:
9786209009006
65,74 €
IVA incluido
Disponible

Selecciona una librería:

  • Librería Samer Atenea
  • Kálamo Books
  • Librería Elías (Asturias)
  • Librería Kolima (Madrid)
  • Librería Proteo (Málaga)
Sobre IBD

Ostatnie badania wykazały, że modele głębokiego uczenia są w stanie zapewnić znaczące korzyści w analizie obrazów medycznych. Podczas korzystania z LSTM do wykrywania guzów mózgu, do modelu LSTM zazwyczaj wprowadzane są sekwencyjne dane wejściowe, takie jak skany MRI lub dane szeregów czasowych pacjenta . Następnie model uczy się na podstawie sekwencyjnych wzorców i wykorzystuje tę wiedzę do klasyfikowania, czy guz mózgu jest obecny, czy nie. Nasz model wykorzystuje zależności czasowe w danych obrazowania medycznego w celu poprawy dokładności i niezawodności wykrywania guzów. Model LSTM działa lepiej niż tradycyjne metody, co pokazują nasze wyniki. Skutkuje to wysoką dokładnością i cennym wglądem w wykryty obszar guza. Ponadto badamy interpretowalność LSTM i potencjalną integrację z informacjami klinicznymi w celu poprawy diagnostyki i planowania.

Artículos relacionados

  • Next Generation Search Engines
    Recent technological progress in computer science, Web technologies, and the constantly evolving information available on the Internet has drastically changed the landscape of search and access to information. Current search engines employ advanced techniques involving machine learning, social networks, and semantic analysis. Next Generation Search Engines: Advanced Models for ...
  • Collaboration and the Semantic Web
    Collaborative working has been increasingly viewed as a good practice for organizations to achieve efficiency. Organizations that work well in collaboration may have access to new sources of funding, deliver new, improved, and more integrated services, make savings on shared costs, and exchange knowledge, information and expertise. Collaboration and the Semantic Web: Social Net...
  • Resource Allocation in Next-Generation Broadband Wireless Access Networks
    With the growing popularity of wireless networks in recent years, the need to increase network capacity and efficiency has become more prominent in society. This has led to the development and implementation of heterogeneous networks. Resource Allocation in Next-Generation Broadband Wireless Access Networks is a comprehensive reference source for the latest scholarly research o...
  • Advanced Topics in Information Technology Standards and Standardization Research, Volume 1
    Kai Jakobs
    ...
  • Data Warehouses and OLAP
    ...
  • Selected Readings on Database Technologies and Applications
    Terry Halpin
    Education and research in the field of database technology can prove problematic without the proper resources and tools on the most relevant issues, trends, and advancements. Selected Readings on Database Technologies and Applications supplements course instruction and student research with quality chapters focused on key issues concerning the development, design, and analysis ...

Otros libros del autor

  • Deteção de tumores cerebrais utilizando LSTM
    A. Sai Suneel / V. Saraswathi Bai
    Estudos recentes mostraram que os modelos de aprendizagem profunda são capazes de proporcionar benefícios significativos para a análise de imagens médicas. Quando se utiliza o LSTM para a deteção de tumores cerebrais, os dados de entrada sequenciais, como exames de ressonância magnética ou dados de séries temporais de pacientes , são normalmente introduzidos no modelo LSTM. O m...
    Disponible

    65,74 €

  • Erkennung von Hirntumoren mit LSTM
    A. Sai Suneel / V. Saraswathi Bai
    Jüngste Studien haben gezeigt, dass Deep-Learning-Modelle in der Lage sind, erhebliche Vorteile für die medizinische Bildanalyse zu bieten. Bei der Verwendung von LSTM für die Erkennung von Hirntumoren werden dem LSTM-Modell in der Regel sequenzielle Eingabedaten wie MRT-Scans oder Zeitreihendaten von Patienten zugeführt . Das Modell würde dann aus den sequenziellen Mustern ler...
    Disponible

    65,80 €

  • Détection de tumeurs cérébrales à l’aide de LSTM
    A. Sai Suneel / V. Saraswathi Bai
    Des études récentes ont montré que les modèles d’apprentissage profond sont capables de fournir des avantages significatifs pour l’analyse d’images médicales. Lors de l’utilisation de LSTM pour la détection de tumeurs cérébrales, les données d’entrée séquentielles, telles que les scanners IRM ou les données chronologiques des patients , sont généralement introduites dans le mod...
    Disponible

    65,80 €

  • Rilevamento del tumore cerebrale mediante LSTM
    A. Sai Suneel / V. Saraswathi Bai
    Studi recenti hanno dimostrato che i modelli di apprendimento profondo sono in grado di fornire vantaggi significativi per l’analisi delle immagini mediche. Quando si utilizza LSTM per il rilevamento dei tumori cerebrali, in genere si alimenta il modello LSTM con dati di input sequenziali, come le scansioni di risonanza magnetica o le serie temporali dei pazienti . Il modello a...
    Disponible

    65,74 €

  • Brain Tumor Detection Using LSTM
    A. Sai Suneel / V. Saraswathi Bai
    Recent studies have shown that deep learning models are capable of providing significant benefits for medical image analysis. When using LSTM for brain tumor detection, you would typically feed the sequential input data, such as MRI scans or patient time series data, into the LSTM model. The model would then learn from the sequential patterns and use that knowledge to classify ...
    Disponible

    65,86 €