Mejorando la precisión de detección automatizada de tumores cerebrales utilizando enfoques de inteligencia artificial para entornos de atención médica
Autores: Abdusalomov, Akmalbek; Rakhimov, Mekhriddin; Karimberdiyev, Jakhongir; Belalova, Guzal; Cho, Young Im
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mejorando la precisión de detección automatizada de tumores cerebrales utilizando enfoques de inteligencia artificial para entornos de atención médica
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Imágenes médicas
Modelos de aprendizaje profundo
Cánceres cerebrales
YOLOv5
Marco de detección de objetos
Redes neuronales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
La investigación explora la integración de YOLOv5, un marco de detección de objetos de última generación, con redes neuronales no locales (NLNNs) para mejorar la robustez y precisión en la detección de tumores cerebrales.
Descripción
La investigación explora la integración de YOLOv5, un marco de detección de objetos de última generación, con redes neuronales no locales (NLNNs) para mejorar la robustez y precisión en la detección de tumores cerebrales.