Jove
Visualize
联系我们

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

An Optimal Deep Hybrid Framework with Selective Kernel U-Net for Skin Lesion Detection and Classification.

Bioengineering (Basel, Switzerland)·2026
Same author

Review of Aneurysms Detection Methods Focusing on Selected YOLO-Based Models.

Journal of clinical medicine·2025
Same author

Enhancing 3D Models with Spectral Imaging for Surface Reflectivity.

Sensors (Basel, Switzerland)·2024
Same author

Sensors Data Processing Using Machine Learning.

Sensors (Basel, Switzerland)·2024
Same author

A New Deep-Learning Method for Human Activity Recognition.

Sensors (Basel, Switzerland)·2023
Same author

An Improved IoT-Based System for Detecting the Number of People and Their Distribution in a Classroom.

Sensors (Basel, Switzerland)·2022
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关实验视频

Updated: Jun 18, 2025

Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images
14:08

Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images

Published on: April 13, 2013

42.6K

使用深度学习进行内动脉瘤分类的自动化方法

Roberta Hlavata1, Patrik Kamencay1, Martina Radilova1

  • 1Department of Multimedia and Information-Communication Technologies, University of Zilina, 010 26 Zilina, Slovakia.

Sensors (Basel, Switzerland)
|July 27, 2024
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

一个新的2D卷积神经网络 (CNN) 能够有效地检测内动脉瘤 (IA),准确率为98%. 这种人工智能系统为自动化IA诊断提供了一个更快,更小的替代方案,帮助医生预防致命的脑下下垂体出血.

关键词:
2DCNNN 2DCNN 在线播放动脉动脉瘤是一个动脉瘤.癌症 癌症 癌症 癌症 癌症深度学习是一种深度学习.神经网络的神经网络的神经网络瘤是一个瘤.

更多相关视频

Author Spotlight: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies
04:25

Author Spotlight: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies

Published on: December 15, 2023

2.3K
Author Spotlight: Segmentation and VR for Advanced Neurovascular Interventions
06:18

Author Spotlight: Segmentation and VR for Advanced Neurovascular Interventions

Published on: April 5, 2024

1.0K

相关实验视频

Last Updated: Jun 18, 2025

Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images
14:08

Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images

Published on: April 13, 2013

42.6K
Author Spotlight: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies
04:25

Author Spotlight: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies

Published on: December 15, 2023

2.3K
Author Spotlight: Segmentation and VR for Advanced Neurovascular Interventions
06:18

Author Spotlight: Segmentation and VR for Advanced Neurovascular Interventions

Published on: April 5, 2024

1.0K

科学领域:

  • 医疗成像医学成像
  • 人工智能的人工智能
  • 神经外科 神经外科

背景情况:

  • 内动脉瘤 (IA) 是次关节出血的重要原因,经常导致严重残疾或死亡.
  • 准确及时诊断IA对于有效的患者管理和改善结果至关重要.
  • 当前的诊断方法可能耗时,突出了对自动检测系统的需求.

研究的目的:

  • 开发和评估一种新的二维卷积神经网络 (CNN),用于自动检测内动脉瘤 (IA).
  • 使用公共数据集,比较拟议中的CNN与ResNet和VGG等既有网络的性能.
  • 评估拟议网络对潜在临床应用的效率 (大小和速度).

主要方法:

  • 一个2D卷积神经网络 (CNN) 被设计和训练用于IA检测.
  • 拟议的CNN在公开可用的611张图像数据集上进行了评估.
  • 性能与ResNet (50,101,152) 和VGG网络进行了比较,重点关注准确性,网络大小和分类时间.

主要成果:

  • 拟议的CNN在检测内动脉瘤方面实现了98%的整体准确性.
  • 尽管ResNet 152的准确性更高,但其模型大得多,分类时间更长.
  • 拟议的网络比ResNet 152小得多,速度更快,而VGG网络的性能不够 (20%的准确性).

结论:

  • 开发的2D CNN为内动脉瘤检测提供了一个高度准确和高效的自动化系统.
  • 这种人工智能驱动的方法有可能显著帮助医生诊断IA,改善患者护理.
  • 这些发现支持将这种优化的CNN集成到临床工作流程中,以实现更快,更可靠的IA查.