Una comparación de esquemas de diagnóstico asistido por computadora optimizados utilizando radiómica y métodos de aprendizaje profundo por transferencia
Autores: Danala, Gopichandh; Maryada, Sai Kiran; Islam, Warid; Faiz, Rowzat; Jones, Meredith; Qiu, Yuchen; Zheng, Bin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Una comparación de esquemas de diagnóstico asistido por computadora optimizados utilizando radiómica y métodos de aprendizaje profundo por transferencia
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Radiómica
Aprendizaje profundo por transferencia
Esquemas CAD
Imágenes médicas
Lesiones en el pecho
AUC
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Objetivo: La transferencia de aprendizaje profundo es más eficiente para desarrollar esquemas de CAD y permite un rendimiento de clasificación de lesiones más alto que los esquemas de CAD desarrollados utilizando tecnología basada en radiómica.
Descripción
Objetivo: La transferencia de aprendizaje profundo es más eficiente para desarrollar esquemas de CAD y permite un rendimiento de clasificación de lesiones más alto que los esquemas de CAD desarrollados utilizando tecnología basada en radiómica.