Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Phân loại chi tiết về gãy xương cổ tay ở trẻ em dựa trên đặc điểm nhân khẩu học

Created by
  • Haebom

Tác giả

Ammar Ahmed, Ali Shariq Imran, Zenun Kastrati, Sher Muhammad Daudpota

Phác thảo

Bài báo này trình bày một phương pháp tiếp cận đa chiều để chẩn đoán tổn thương cổ tay, một phát hiện phổ biến ở bệnh nhân gãy xương nhi khoa. Để giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu hình ảnh y tế, chúng tôi kết hợp hình ảnh tia _____T287964____- với siêu dữ liệu của bệnh nhân và định nghĩa vấn đề này là một tác vụ nhận dạng chi tiết sử dụng các trọng số được đào tạo trước trên một tập dữ liệu chi tiết thay vì một tập dữ liệu chung như ImageNet. Không giống như các nghiên cứu trước đây, đây là nghiên cứu đầu tiên áp dụng tích hợp siêu dữ liệu vào nhận dạng tổn thương cổ tay, chứng minh độ chính xác chẩn đoán được cải thiện 2% trên một tập dữ liệu nhỏ, được tùy chỉnh và cải thiện hơn 10% trên một tập dữ liệu gãy xương quy mô lớn.

Takeaways, Limitations

•
_____T287967____-:
◦
X Khả năng cải thiện độ chính xác của chẩn đoán tổn thương cổ tay bằng cách tích hợp hình ảnh tia X và siêu dữ liệu bệnh nhân
◦
Thể hiện hiệu quả của tập dữ liệu chi tiết và phương pháp tiếp cận dựa trên bộ chuyển đổi.
◦
Cung cấp giải pháp thực tế cho vấn đề thiếu dữ liệu hình ảnh y tế.
•
Limitations:
◦
Các tập dữ liệu được sử dụng bị giới hạn ở một tập dữ liệu nhỏ, tùy chỉnh và một tập dữ liệu gãy xương lớn. Cần xác thực với một tập dữ liệu đa dạng hơn và lớn hơn.
◦
Cần có một phân tích chuyên sâu hơn về hiệu quả của việc tích hợp siêu dữ liệu. Cần có thêm nghiên cứu để hiểu cách các yếu tố siêu dữ liệu cụ thể góp phần cải thiện độ chính xác.
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng áp dụng cho các loại tổn thương cổ tay hoặc nhóm dân số khác.
👍
Made with Slashpage