chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

機(jī)器學(xué)習(xí)可以準(zhǔn)確地識(shí)別乳腺癌患者的早期淋巴水腫

倩倩 ? 來源:百度粉絲網(wǎng) ? 2020-07-02 16:57 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

紐約大學(xué)羅里·邁耶斯護(hù)理學(xué)院的研究人員發(fā)現(xiàn),使用實(shí)時(shí)癥狀報(bào)告進(jìn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)可以準(zhǔn)確地識(shí)別乳腺癌患者的早期淋巴水腫。研究結(jié)果發(fā)表在2018年5月的mHealth中。

淋巴水腫是手臂或腿中淋巴液的集合,是癌癥治療后去除淋巴結(jié)后的常見癥狀。雖然無法治愈,但盡早發(fā)現(xiàn)和治療淋巴水腫可以減少并發(fā)癥。但是,由于要根據(jù)醫(yī)師對(duì)腫脹的觀察來進(jìn)行識(shí)別,因此很難進(jìn)行早期檢測(cè)。在這項(xiàng)研究中,研究人員檢查了使用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別患者淋巴水腫的可行性和準(zhǔn)確性。

“臨床醫(yī)生通常根據(jù)對(duì)腫脹的觀察來檢測(cè)或診斷淋巴水腫。但是,在可以觀察到或測(cè)量到腫脹的時(shí)間,淋巴水腫通常已經(jīng)發(fā)生了一段時(shí)間,這可能導(dǎo)致不良的臨床結(jié)果,”RN的Mei Fu博士說。該研究的主要作者,紐約大學(xué)梅耶斯大學(xué)護(hù)理學(xué)副教授,“使用基于實(shí)時(shí)癥狀報(bào)告的訓(xùn)練有素的分類算法檢測(cè)淋巴水腫是一種很有希望的工具,可以改善淋巴水腫的預(yù)后?!?/p>

研究人員使用一種在線工具從355名接受過乳腺癌治療的婦女中收集了數(shù)據(jù)。包括有關(guān)人口統(tǒng)計(jì)學(xué),臨床信息,是否已被診斷患有淋巴水腫以及是否正在經(jīng)歷26種淋巴水腫癥狀中的任何數(shù)據(jù)。比較了五種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法:C4.5的決策樹,C5.0的決策樹,梯度提升模型,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)。

結(jié)果表明,所有五種方法均優(yōu)于常規(guī)統(tǒng)計(jì)方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在淋巴水腫的檢測(cè)中最準(zhǔn)確,在對(duì)真正淋巴水腫進(jìn)行分類的同時(shí)對(duì)非淋巴水腫進(jìn)行區(qū)分的準(zhǔn)確率達(dá)到93.75%。

傅說:“這種檢測(cè)精度明顯高于當(dāng)前和常用的臨床方法?!薄斑@有可能通過早期淋巴水腫的發(fā)現(xiàn)和干預(yù)來降低醫(yī)療費(fèi)用并優(yōu)化醫(yī)療資源的使用,這可以減少淋巴水腫發(fā)展到更嚴(yán)重階段的風(fēng)險(xiǎn)?!?/p>

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    暨南大學(xué):鐵電極化調(diào)控的自供電、高靈敏PEC型腫瘤標(biāo)志物傳感技術(shù)

    ? 惡性腫瘤的早期診斷與精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)是臨床醫(yī)學(xué)與基礎(chǔ)研究的核心挑戰(zhàn)。癌胚抗原(CEA)作為結(jié)直腸癌、胃癌及乳腺癌等多種實(shí)體瘤的關(guān)鍵腫瘤標(biāo)志物,其濃度異常升高與腫瘤負(fù)荷及進(jìn)展顯著相關(guān)。實(shí)現(xiàn)CEA的超靈敏
    的頭像 發(fā)表于 07-08 17:27 ?1018次閱讀
    暨南大學(xué):鐵電極化調(diào)控的自供電、高靈敏PEC型腫瘤標(biāo)志物傳感技術(shù)

    NVIDIA Isaac Sim和Isaac Lab現(xiàn)已推出早期開發(fā)者預(yù)覽版

    NVIDIA 發(fā)布了機(jī)器人仿真參考應(yīng)用 Isaac Sim 和機(jī)器人學(xué)習(xí)框架 Isaac Lab 的開發(fā)者預(yù)覽版。開發(fā)者現(xiàn)在可以通過 GitHub 訪問早期版本,搶先體驗(yàn)先進(jìn)功能,用于
    的頭像 發(fā)表于 07-04 14:23 ?433次閱讀

    明遠(yuǎn)智睿SSD2351開發(fā)板:語音機(jī)器人領(lǐng)域的變革力量

    接口則讓語音機(jī)器可以連接到互聯(lián)網(wǎng),實(shí)時(shí)獲取最新的信息,增強(qiáng)其智能性和交互能力。 在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,以智能客服語音機(jī)器人為例。SSD2351開發(fā)板可以驅(qū)動(dòng)語音
    發(fā)表于 05-28 11:36

    紅外熱成像技術(shù):現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的“熱眼”

    紅外熱成像技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用,通過檢測(cè)人體表面溫度分布生成熱圖像,可用于疾病預(yù)測(cè)與診斷,如腰椎間盤突出癥、乳腺癌、糖尿病足、雷諾現(xiàn)象等。此外,該技術(shù)可用于評(píng)估外科手術(shù)效果。
    的頭像 發(fā)表于 02-27 09:34 ?602次閱讀
    紅外熱成像技術(shù):現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的“熱眼”

    研究高通量納米傳感器精準(zhǔn)檢測(cè)胰腺癌,提升早期診斷能力。

    月12日,俄勒岡健康與科學(xué)大學(xué)癌癥早期檢測(cè)高級(jí)研究中心的研究者們?cè)凇犊茖W(xué)·轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)》發(fā)表研究文章,他們開發(fā)了一種簡(jiǎn)單的血液檢測(cè)方法,可以在胰腺癌擴(kuò)散到身體其他部位之前檢測(cè)出胰腺癌。 創(chuàng)
    的頭像 發(fā)表于 02-20 10:30 ?410次閱讀
    研究高通量納米傳感器精準(zhǔn)檢測(cè)胰<b class='flag-5'>腺癌</b>,提升<b class='flag-5'>早期</b>診斷能力。

    基于地物光譜儀的稻田秧苗及稗草的早期識(shí)別

    為探究水稻秧苗與稗草的早期準(zhǔn)確識(shí)別方法,利用地物光譜儀采集二葉-四葉期水稻和同期生長(zhǎng)的稗草植株冠層在400~920nm波段內(nèi)的光譜信息,高光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)能夠快速、無損和精準(zhǔn)識(shí)別
    的頭像 發(fā)表于 02-10 15:01 ?382次閱讀
    基于地物光譜儀的稻田秧苗及稗草的<b class='flag-5'>早期</b><b class='flag-5'>識(shí)別</b>

    如何提升人臉門禁一體機(jī)的識(shí)別準(zhǔn)確率?

    準(zhǔn)確率,可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)。一、優(yōu)化算法與模型人臉識(shí)別的核心在于算法的優(yōu)化和模型的調(diào)整,目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用取得了顯著
    的頭像 發(fā)表于 12-10 15:05 ?1006次閱讀
    如何提升人臉門禁一體機(jī)的<b class='flag-5'>識(shí)別</b><b class='flag-5'>準(zhǔn)確</b>率?

    傅立葉變換在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用 常見傅立葉變換的誤區(qū)解析

    傅里葉變換在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用 傅里葉變換是一種將信號(hào)分解為其組成頻率分量的數(shù)學(xué)運(yùn)算,它在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用日益廣泛。以下是一些主要的應(yīng)用領(lǐng)域: 信號(hào)處理 : 音頻處理:傅里葉變換有助于
    的頭像 發(fā)表于 12-06 17:06 ?1068次閱讀

    語音識(shí)別技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

    語音識(shí)別技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)越來越廣泛,為醫(yī)療服務(wù)帶來了諸多便利和效率提升。以下是對(duì)語音識(shí)別技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的介紹: 一、語音病歷 語音識(shí)別技術(shù)可以將醫(yī)生或
    的頭像 發(fā)表于 11-26 09:35 ?1214次閱讀

    ASR和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系

    自動(dòng)語音識(shí)別(ASR)技術(shù)的發(fā)展一直是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,它使得機(jī)器能夠理解和處理人類語言。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)的迅猛發(fā)展,ASR系統(tǒng)的性能和
    的頭像 發(fā)表于 11-18 15:16 ?784次閱讀

    什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法能解決哪些問題?

    來源:Master編程樹“機(jī)器學(xué)習(xí)”最初的研究動(dòng)機(jī)是讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有人的學(xué)習(xí)能力以便實(shí)現(xiàn)人工智能。因?yàn)闆]有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)很難被認(rèn)為是具有智能的。目前被廣泛采用的
    的頭像 發(fā)表于 11-16 01:07 ?965次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>?通過<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>方法能解決哪些問題?

    eda在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

    機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)預(yù)處理和理解是成功構(gòu)建模型的關(guān)鍵。探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)是這一過程中不可或缺的一部分。 1. 數(shù)據(jù)清洗 數(shù)據(jù)清洗 是機(jī)器學(xué)習(xí)中的首要任務(wù)之一。EDA
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:42 ?903次閱讀

    友思特應(yīng)用 FantoVision邊緣計(jì)算:多模態(tài)傳感+AI算法=新型非接觸式醫(yī)療設(shè)備

    基于多模態(tài)傳感技術(shù)和先進(jìn)人工智能技術(shù)可有效提升乳腺癌檢測(cè)的精準(zhǔn)性、性價(jià)比和效率。友思特 FantoVision 邊緣計(jì)算機(jī) 則為其生物組織數(shù)據(jù)的高效傳輸和實(shí)時(shí)分析提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
    的頭像 發(fā)表于 10-30 16:26 ?593次閱讀
    友思特應(yīng)用  FantoVision邊緣計(jì)算:多模態(tài)傳感+AI算法=新型非接觸式醫(yī)療設(shè)備

    GPU深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例

    能力,可以顯著提高圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練速度和準(zhǔn)確性。例如,在人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域,GPU被廣泛應(yīng)用于加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理過程。 二
    的頭像 發(fā)表于 10-27 11:13 ?1377次閱讀

    AI入門之深度學(xué)習(xí):基本概念篇

    義明確的邏輯問題,比如早期的PC小游戲:五子棋等,但是像圖像分類、語音識(shí)別或自然語言翻譯等更復(fù)雜、更模糊的任務(wù),難以給出明確的規(guī)則。 圖2:機(jī)器學(xué)習(xí)把這個(gè)過程反了過來:
    的頭像 發(fā)表于 08-08 11:24 ?2431次閱讀
    AI入門之深度<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>:基本概念篇