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Chronic Kidney Disease I: Introduction01:25

Chronic Kidney Disease I: Introduction

766
Chronic Kidney Disease (CKD) arises when the kidneys progressively lose their ability to function, ultimately leading to end-stage renal disease. At this advanced stage, the kidneys can no longer filter waste or maintain essential body functions, requiring renal replacement therapy (RRT) through dialysis or a kidney transplant for survival.Early-stage chronic kidney disease and detection challengesIn CKD's early stages, symptoms often remain absent because healthy nephrons compensate for...
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Chronic Kidney Disease II: Clinical Manifestations01:24

Chronic Kidney Disease II: Clinical Manifestations

683
Chronic Kidney Disease (CKD) progressively impairs multiple body systems due to the accumulation of uremic toxins, which disrupt cellular functions across various organs.Neurologic symptomsNeurologic symptoms often arise early in CKD, as uremic toxin buildup drives changes in cognitive and motor functions. Patients frequently experience fatigue, headache, confusion, difficulty concentrating, and, in severe cases, seizures. Peripheral neuropathy commonly manifests as burning sensations in the...
683
Chronic Kidney Disease III: Interprofessional Care01:28

Chronic Kidney Disease III: Interprofessional Care

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Chronic kidney disease (CKD) requires collaborative and comprehensive management. CKD progresses through stages and can lead to end-stage kidney disease (ESKD) if untreated. Interprofessional collaboration and patient education are crucial, enabling patients to manage their health and improve their quality of life.Diagnostic approach for chronic kidney diseaseThe diagnosis of CKD primarily focuses on the glomerular filtration rate (GFR), which assesses kidney function by measuring how well...
485
Chronic Kidney Disease IV: Nursing Management01:18

Chronic Kidney Disease IV: Nursing Management

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Nursing management is essential for preventing complications, maintaining stability, and improving patients' quality of life in chronic kidney disease (CKD). By using a structured approach, nurses help slow CKD progression and support effective patient care​.1. Comprehensive patient assessmentEffective management begins with nurses reviewing the patient’s medical history, and identifying key risk factors like diabetes, hypertension, and nephrotoxic drug use. Nurses assess signs of...
413
Kidney Structure01:45

Kidney Structure

75.5K
The kidneys are two large bean-shaped organs located in the upper abdomen. They filter the blood several times a day to remove toxins and rebalance water and electrolytes of the circulatory system via the renal veins. The kidneys receive blood directly from the heart via the renal arteries. These arteries enter the kidney at the hilum, the concave surface of the bean, where they branch and divide into smaller vessels and capillaries.
75.5K
Imaging Studies I: Kidney, Ureter, and Bladder Studies01:28

Imaging Studies I: Kidney, Ureter, and Bladder Studies

382
Kidney, Ureter, and Bladder (KUB) StudiesKidney, Ureter, and Bladder (KUB) studies are standard diagnostic imaging procedures used to assess the anatomy of the urinary system. They are commonly utilized for patients experiencing abdominal pain or urinary symptoms. By using a simple X-ray of the abdomen, KUB studies can reveal structural and pathological abnormalities within the kidneys, ureters, and bladder. These studies are particularly valuable in diagnosing kidney stones, urinary...
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Un marco de aprendizaje profundo en dos etapas para la detección de enfermedades renales utilizando imágenes libres

Noha A El-Hag1, Walid El-Shafai2,3, Hayam A Abd El-Hameed4

  • 1The Higher Institute of Commercial Sciences, Al mahalla Al kubra, Algarbia, 31951, Egypt.

Scientific reports
|February 11, 2026
PubMed
Resumen

Un nuevo modelo de diagnóstico en dos etapas mejora significativamente la detección de enfermedades renales. Utilizando una técnica Modified Specular-Free y EfficientNet-B2, logra una precisión del 98,27% en la identificación de patologías renales.

Palabras clave:
Aprendizaje profundo Aprendizaje profundo.La precisión del diagnóstico.EfficientNet-B2 es una red eficaz.Mejora de la imagen mejora de la imagen.Detección de enfermedad renal detección de enfermedad renal.Imágenes médicas de imagen.Imágenes sin especulares modificadas.Clasificación de la patología Clasificación de la patología

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Área de la Ciencia:

  • Imágenes médicas de imágenes médicas.
  • Inteligencia Artificial en el cuidado de la salud.
  • Nefrología Nefrología.

Sus antecedentes:

  • Las enfermedades renales representan un creciente desafío para la salud pública con una incidencia cada vez mayor.
  • El diagnóstico preciso y temprano de las patologías renales es crucial para el manejo eficaz de los pacientes.
  • Los métodos de diagnóstico existentes pueden enfrentar limitaciones en la calidad de la imagen y la precisión de la clasificación.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar y validar un nuevo modelo de diagnóstico en dos etapas para mejorar la detección de enfermedades renales.
  • Para mejorar la calidad visual de las imágenes renales utilizando una técnica avanzada de mejora.
  • Para lograr una alta precisión en la clasificación de diversas patologías renales.

Principales métodos:

  • Implementación de una técnica Modified Specular-Free (MSF) para la mejora adaptativa de la imagen renal.
  • Clasificación de imágenes mejoradas utilizando la arquitectura de aprendizaje profundo EfficientNet-B2.
  • Análisis comparativo con modelos previamente entrenados (variantes de VGG16, ResNet50, DenseNet y EfficientNet).

Principales resultados:

  • El modelo propuesto logró una precisión de diagnóstico del 98,27%.
  • El modelo demostró un rendimiento superior en comparación con todos los modelos de referencia pre-entrenados.
  • Se logró una diferenciación efectiva entre las condiciones renales normales y las patologías como tumores, piedras y quistes.

Conclusiones:

  • La técnica integrada MSF y el modelo EfficientNet-B2 ofrecen un enfoque poderoso para el diagnóstico preciso de la enfermedad renal.
  • Esta investigación pone de relieve el potencial de la mejora avanzada de la imagen junto con el aprendizaje profundo para imágenes médicas.
  • El modelo desarrollado presenta una solución escalable para mejorar la precisión del diagnóstico en escenarios complejos de imágenes médicas.