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肺疾患を検出する新しい画期的な方法

著者：Dima Mikheev 新しいアトラスポータル 電話 ブレークスルーは、超音波ビデオによる肺疾患を決定する新しい方法であり、96.57％の精度で、肺炎をCovid-19と区別することができます。人工知能のモデルの方法は基づいています。 研究者のチームは、2種類のAIモデルを統合しました。そのうちの1つは、Ruddy Neural Network（>）として知られており、画像またはフレームのパターンを探しており、スキャンを研究するときに人間の目が渡すことができるピクセルの最小の変化に注意を払っています。次に、長い短期メモリ（LSTM）のモデルはこの情報を使用し、より広いコンテキストに配置し、CNNデータを時間の経過とともに分析し、無関係なデータを「忘れて」います。 「このモデルは、医師が肺疾患を迅速かつ正確に診断し、決定プロセスをサポートし、時間を節約し、貴重なトレーニング手段として機能するのに役立ちます」-Niush Shafiabadiによる研究の共著者は言います。 AIの2つのモデルの機能の組み合わせのおかげで、TD-CNNLSTM-LUNGNETとして知られる新しいハイブリッドモデルは、標準からの逸脱を非常に正確に決定し、問題が何であるかを説明することができます。さらに、写真では正常に肺炎、covid-19、他の肺疾患または肺の兆候があるかどうかを判断できます。 「レビュー」（96.51％）の高い指標は、AIが誤った陰性の結果をほとんど明らかにしていないことを意味します。これは、時間を必要とする肺疾患の治療に重要です。 何か話すことがありますか？私たちに書いてください Telegram-bot。これは匿名で高速です #肺疾患を検出する新しい画期的な方法