Jove
Visualize
联系我们
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 25, 2026

A Swin Transformer-Based Model for Thyroid Nodule Detection in Ultrasound Images
04:23

A Swin Transformer-Based Model for Thyroid Nodule Detection in Ultrasound Images

Published on: April 21, 2023

使用混合卷积神经网络-视觉转换器的糖尿病脚检测模型.

Abdul Rahaman Wahab Sait1, Ramprasad Nagaraj2

  • 1Department of Archives and Communication, Center of Documentation and Administrative Communication, King Faisal University, P.O. Box 400, Hofuf 31982, Al-Ahsa, Saudi Arabia.

Diagnostics (Basel, Switzerland)
|March 28, 2025
PubMed
概括

这项研究引入了一种先进的AI模型来分类糖尿病足 (DFU),实现高精度和可解释性. 该模型增强了糖尿病足并发症的早期诊断和治疗策略.

相关概念视频

Diabetic Foot Ulcer01:31

Diabetic Foot Ulcer

Definition A diabetic foot ulcer (DFU) is a chronic, non-healing wound that develops in individuals with diabetes. It typically occurs on pressure-bearing areas such as the heel, metatarsal heads, or hallux, and carries a high risk of infection and amputation.Pathophysiology • The development of DFUs can be explained by four interconnected mechanisms: neuropathy, ischemia, infection, and impaired wound healing. • Neuropathy is the most common factor. Sensory neuropathy reduces pain perception,...

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

A Novel Hybrid CNN-ViT-Based Bi-Directional Cross-Guidance Fusion-Driven Breast Cancer Detection Model.

Life (Basel, Switzerland)·2026
Same author

Artificial Intelligence-Powered Chronic Obstructive Pulmonary Disease Detection Techniques-A Review.

Diagnostics (Basel, Switzerland)·2025
Same author

Deep Learning-Powered Down Syndrome Detection Using Facial Images.

Life (Basel, Switzerland)·2025
Same author

Correction: Shaikh et al. A Review of Artificial Intelligence-Based Down Syndrome Detection Techniques. <i>Life</i> 2025, <i>15</i>, 390.

Life (Basel, Switzerland)·2025
Same author

A Review of Artificial Intelligence-Based Down Syndrome Detection Techniques.

Life (Basel, Switzerland)·2025
Same author

Ensemble learning driven Kolmogorov-Arnold Networks-based Lung Cancer classification.

PloS one·2024

科学领域:

  • 医疗成像医学成像
  • 人工智能的人工智能
  • 糖尿病学 糖尿病学

背景情况:

  • 糖尿病足 (DFU) 是一种严重的糖尿病并发症,需要精确的分类才能有效管理.
  • 目前的DFU分类方法在性能,概括性和可解释性方面面临挑战,限制了临床实用性.

研究的目的:

  • 开发一种创新的,强大的,可解释的模型来分类糖尿病足的严重程度.
  • 解决临床环境中现有的DFU分类技术的局限性.

主要方法:

  • 集成深度学习架构 (MobileNet V3-SWIN,LeViT-Peformer) 与基于张量器的功能融合.
  • 应用基于集体支线的科尔莫戈罗夫-阿诺德网络 (KANs) 结合沙普利增量扩展 (SHAP) 进行解释性.
  • 使用2021年和2020年的糖尿病足挑战 (DFUC) 数据集进行培训和验证.

主要成果:

  • 在DFUC 2021上实现了最先进的性能,准确率为98.7%,精度为97.3%,回忆率为97.4%,F1得分为97.3%.
  • 在DFUC 2020上表现出强大的概括,准确率为96.9%,表现优于基线模型.
  • 该模型成功地将DFU分为缺血和感染类别,具有高性能和可解释性.
关键词:
科尔摩戈罗夫阿诺尔德网络深度学习是一种深度学习.在糖尿病中,糖尿病是血糖性疾病.功能融合功能融合功能足部 足部 足部 足部缺血缺血症是因为缺血.视觉变压器 视觉变压器

相关实验视频

Last Updated: Jun 25, 2026

A Swin Transformer-Based Model for Thyroid Nodule Detection in Ultrasound Images
04:23

A Swin Transformer-Based Model for Thyroid Nodule Detection in Ultrasound Images

Published on: April 21, 2023

结论:

  • 拟议的模型为自动化,可解释的DFU分类提供了显著的进步.
  • 结果支持改善临床决策,患者的治疗结果,以及糖尿病足并发症的可扩展管理.