該團隊研究的目標是證明深度學習架構的潛力,以支持早期妊娠超聲掃描對囊性水瘤的早期和可靠識別。囊性水瘤是一種導致淋巴血管系統發育異常的胚胎狀態。這是一種罕見的、可能危及生命的疾病,會導致頭部和頸部周圍的液體腫脹。
出生缺陷通常可以很容易地在產前通過超聲波診斷出來,但渥太華醫院OMNI研究小組(產科、孕產婦和新生兒調查)的聯合創始人沃克博士和他的研究小組希望測試人工智能驅動的模式識別在多大程度上可以完成這項工作。
沃克博士說:“我們在超聲領域證明,我們能夠使用同樣的工具,以高靈敏度和特異性進行圖像分類和識別。”他相信,他們的方法可能適用于其他通常通過超聲檢查識別的胎兒異常。
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編者按近日,浙江某高校教師在網絡上曝光,由于其教授的3門課程學生不及格率高于30%,學校要求該老師作出說明并提供整改方案。回復中,該教師列舉了一道他出過的填空題以評價試卷難度:“《孔雀東南飛》的主人公......
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