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näkemys - Fetal Inflammatory Response Diagnosis
基於深度學習的臍帶胎兒炎症反應診斷
深度學習模型，特別是使用病理學圖像預先訓練的模型，可以有效地診斷臍帶胎兒炎症反應，有助於減少觀察者之間的差異，並可能改善新生兒敗血症的風險分層。
탯줄에서의 태아 염증 반응 진단을 위한 딥러닝 모델 개발 및 성능 평가
딥러닝 기반의 인공지능 모델을 활용하여 탯줄 조직 슬라이드 이미지 분석만으로 태아 염증 반응 단계를 진단하는 데 높은 정확도를 보였으며, 특히 병리학 이미지로 사전 학습된 모델이 더 우수한 성능을 나타냈다.
臍帯における胎児炎症反応診断のための深層学習：深層学習モデルを用いた臍帯炎の診断と解釈可能性の探求
深層学習を用いることで、胎児炎症反応（FIR）のステージを臍帯の病理画像から高精度に診断できる可能性が示された。
Deep Learning Improves Diagnosis of Fetal Inflammatory Response in Umbilical Cord Histology Images
Deep learning models, particularly those trained on histopathology images, can accurately diagnose fetal inflammatory response (FIR) from umbilical cord histology images, potentially reducing interobserver variability and improving diagnostic consistency.
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