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초음파 화상 진찰의 개요

초음파는 안전, 비용 효과 및 실시간 기능 때문에 연조직 질량을 증발하는 데 널리 사용되는 화상 진찰 형태입니다. 그러나, 초음파 이미지를 해석하는 것은 무거운 소음, 얼룩 artifacts, shadowing 및 조직 열화성에 있는 variability 때문에 도전합니다. 이러한 요인은 비강력 경계, mimic pathology, 또는 가면 subtle 특징, 수동 평가 주제 및 통신수 의존을 만드는 것을 방해할 수 있습니다. 이미지 처리 기술에 의해 측정, 측정 및 측정을 통해 이러한 분석, 측정 및 분석, 측정 및 분석, 측정, 측정 및 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정, 측정

핵심 이미지 처리 기술

탈취 및 발목 감소

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이미지 향상 및 Contrast 개선

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Soft Tissue Masses의 세그먼트

이 모델은 일반적으로, 이 모델은 일반적으로, 이 모델은 일반적으로, 이 모델은 일반적으로, 이 모델은 일반적으로, 다른 모델의 다른 유형의 다른 유형의 모델에 따라 다릅니다. 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델은, 이 모델의 다른 모델의 다른 모델에 대한 설명이다.

기능 적출 및 질감 분석

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Classification에 대한 깊은 학습

Convolutional neural 네트워크 (CNNs)는 연약한 조직 질량의 자동화한 분류를 혁명화했습니다. ResNet, DenseNet 및 EfficientNet와 같은 모형은 malignancy를 위한 출력 확률 점수에 초음파 데이터 세트에 정밀하게 조정됩니다. Data augmentation (rotation, scaling, elastic 변형)는 한정된 훈련 자료를 전투하는 것을 돕습니다. 모형의 앙상블은 성과를 더 밀어줍니다. breast ultrasound에서는, CNN 근거한 분류는 감도를 개량하고, 95% 이상, 특정한 광선에 과민한 감도를 개량하는 것을 허용했습니다.

임상적 용도 및 충격

Breast 대량 탐지 및 분류

암은 여성에서 암 사망의 주요 원인을 남아 있습니다. 초음파는 특히 대변의 야수에 공통된 부종입니다. CNN을 사용하여 자동화 된 검출 시스템은 실시간 의심스러운 지역을 강조 할 수 있으며 놓은 암을 줄입니다. 분류 모델은 BI-RADS 점수를 강화하고 불필요한 바이오 psies로 이끌어 낼 수 있습니다. 대개 멀티 센터 연구는 모유 초음파를위한 깊은 학습 시스템이 0.95t ([0]]] [0]] [0]] [0]] [0]] [0]] [0]] [0]] [0]] [0]] [0]]]] [0]]] [0]]]] [0]]]] [0] [0]]]]] [0]]]] [0] [0] [0] [0] [0] [0] [0] [0] [0] [0] [0]]] [0] [0] [0] [0] [0]] [0] [0] [0] [0] [0]]]]]]]]]]]]]] [0]]]]

Thyroid Nodule 위험 Stratification

Thyroid nodules는 일반적이지만, 작은 분수는 악성 코드입니다. echogenicity, margins, calcifications와 같은 초음파 기능은 위험 득점 시스템 (예 : ACR TI-RADS)에서 사용됩니다. 이미지 처리 기술 자동 기능 추출 및 분류, 상호 - 블록 서버 가변성을 감소. B 모드와 전자lastography 데이터를 결합하는 딥 학습 모델은 갑상선 암을 예측하는 0.90 위의 AUCs를 보였습니다. 이러한 감압은 이러한 선명한 암을 예측하는 데 도움이 될 것입니다.

Liver Lesion 특성화

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평가 및 검증

연구원들은 임상 개발 전에 필수적입니다. 연구원들은 Dice 계수, Jaccard 인덱스 및 경계 거리 오류가 포함되어 있습니다. 분류 성능은 정확도, 감도, 특이성, 긍정적 인 예측 값 (PPV), AUC 및 F1-score를 사용하여 평가됩니다. 다중 중심 데이터 세트에 대한 교차 유효성 검사는 일반성 보장을 보장합니다. 독립적 인 코호트에 대한 외부 유효성, 다른 스캐너 또는 브레인 데이터에 적용 할 때 많은 모델이 등급이 비판됩니다. [F] [F] [F]] [F]] [F]]] [F]] [F]]] [F]]] [F]]]] [F]]]]] [F]]]] [F]] [F]]]] [F] [F] [F] []] [F] [F]] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F]]] [F] [F] [F] [F] [F] [F]]] [] [F]]]] [F] [F]]

AI와의 미래 지향과 통합

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