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: Sep 12, 2025

Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images
08:20

Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images

Published on: October 27, 2023

1.7K

混合神经网络用于使用深度学习进行精确的水缩症分类.

Abdus Salam1, Mansura Naznine2, Muhammad E H Chowdhury3

  • 1Department of Electrical and Computer Engineering, Rajshahi University of Engineering & Technology, Rajshahi, Bangladesh.

Urology
|August 9, 2025
PubMed
概括

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

Machine learning-enabled label-free SERS for microbial sensing: Toward robust, generalizable, and deployable workflows.

Talanta·2026
Same author

Comprehensive elucidation of volatile, phenolic, and organic acid profiles in Turkish mallow (Malva sylvestris L.) petal herbal tea: impact of diverse brewing conditions.

Journal of the science of food and agriculture·2026
Same author

Machine learning algorithms in the estimation of sex from 3DCT-generated cranial and pelvic measurements.

International journal of legal medicine·2026
Same author

Non-operative management of early onset small urethrocutaneous fistula post hypospadias repair: a systematic review.

World journal of urology·2026
Same author

A Divergent Chiral-Pool Strategy for the Asymmetric Synthesis of Iridoid Monoterpenoids and the (+)-Dioxa-[5.5.5.6] Fenestrane Core of Asperaculin A.

The Journal of organic chemistry·2026
Same author

Response to Letter to the Editor re: "Implementation of deep learning for measurement of penile curvature on real 2D intraoperative images".

Journal of pediatric urology·2026
此摘要是机器生成的。

这项研究引入了一个深度学习框架,用于在超声图像中实现自动和液体细分. 该系统在细分结构和分类水解方面实现了高精度,提高了诊断一致性.

科学领域:

  • 医疗成像医学成像
  • 人工智能的人工智能
  • 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科

背景情况:

  • 使用脏超声波图像进行水缩评估可能是主观和可变的.
  • 准确的和液体细分对于可靠的水缩症诊断至关重要.

研究的目的:

  • 开发和评估深度学习框架,用于在超声图像中自动细分和液体.
  • 为了提高诊断的准确性和减少水缩评估的变化.

主要方法:

  • 一组数据集包括1731张脏超声波图像,用于培训和评估.
  • 采用DenseNet201,特征金字塔网络 (FPN) 和自组织神经网络 (SelfONN) 层实现了深度学习框架.
  • 用Dice系数,精度和回忆来评估细分性能;用流体与脏面积比率来分类水溶解.

主要成果:

  • 该框架实现了脏 (Dice:0.92) 和液体 (Dice:0.89) 的高细分性能.
  • 使用流体与脏面积比率,水性缩分类的准确度达到94%.
  • 该模型在各种图像质量方面表现出强大的性能.

结论:

  • 开发的框架为脏超声波图像分析提供了一个自动化和客观的管道.

相关实验视频

Last Updated: Sep 12, 2025

Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images
08:20

Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images

Published on: October 27, 2023

1.7K
  • 该系统可提供高准确度的标准化和可重复的水解评估.
  • 未来的工作包括模型优化和用于临床使用的可解释AI的整合.