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2024-05-05 02:04:07
Andrei Cumpanas は、AI 畳み込みニューラル ネットワークを使用して CT ベースの結石の体積を正確に決定する研究を発表し、特に不規則な形状の大きな結石の場合、AI アルゴリズムが精度と精度において従来の楕円体公式を上回ったことを示しました。
略歴:
アンドレイ・D・クンパナス医師、カリフォルニア大学泌尿器科研究員、カリフォルニア州アーバイン
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アンドレイ・D・クンパナス: 視聴者の皆様、私の名前はアンドレイ・クンパナスです。 私はカリフォルニア大学アーバイン校泌尿器科の主任研究者です。 そして今日は、効率的かつ正確な CT ベースの結石体積決定のための人工知能畳み込みニューラル ネットワークという研究結果を発表します。
ほとんどの腎結石は不規則な形状であるため、線形測定を単独で、または楕円体公式の一部として測定しても、実際の結石量を正確に表すことができません。 そのため、CT ベースの結石体積を評価し、その精度を 3 つの最適な楕円体公式推定値と比較する AI アルゴリズムをトレーニングすることにしました。
CT スキャン ボリュームは、UCI AI アルゴリズムおよび 3 つの最適な楕円体公式を使用して決定されました。 これらの値は、3D スライサーを使用して決定されたグラウンド トゥルースの 3D 石の体積と比較されました。
UCI AI アルゴリズムは、石の体積を正確かつ正確に決定しました。 さらに、AI は 3 つの楕円体公式を上回りました。 また、大きな石ほど不規則な形状になる傾向があるため、大きな石を測定する際のアルゴリズムの精度と精度も向上しました。
結論として、UCI 泌尿器科 AI アルゴリズムは正確かつ正確な方法で腎結石の量を決定しました。 これは、3 つの楕円体公式すべてを上回りました。 ありがとう。
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