Core Concepts
Künstliche Intelligenz kann die Erkennung von erhöhtem intrakraniellem Druck unterstützen.
Abstract
Inhaltsverzeichnis:
Einleitung
Methodik
Experimente und Ergebnisse
Diskussion
Schlussfolgerung
Interessenkonflikte
Einhaltung ethischer Standards
Referenzen
Hauptpunkte:
Erkennung von erhöhtem intrakraniellem Druck ist entscheidend für die Diagnose und Behandlung neurologischer Erkrankungen.
Ultraschallbilder des Sehnervs können Veränderungen im Durchmesser anzeigen.
Künstliche Intelligenz kann die Erkennung von erhöhtem intrakraniellem Druck unterstützen.
Zwei Modelle wurden entwickelt und erfolgreich getestet.
Die Modelle übertrafen bestehende Architekturen in der Leistung.
Stats
"Ein Modell zur Erkennung von erhöhtem ICP in einem Ultraschallvideo durch Messung des ONSD."
"Die R2U-Netz-Architektur erreicht eine Videogenauigkeit von 82,67%."
"Das Sparse-Coding-Modell erreicht eine Videogenauigkeit von 69%."
Quotes
"Erkennung von erhöhtem intrakraniellem Druck ist entscheidend in der Diagnose und Behandlung neurologischer Erkrankungen."
"Künstliche Intelligenz kann die Erkennung von erhöhtem intrakraniellem Druck unterstützen."