Detección de tumores cerebrales mediante LSTM - Sai Suneel, A.; Saraswathi Bai, V.
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Estudios recientes han demostrado que los modelos de aprendizaje profundo son capaces de proporcionar beneficios significativos para el análisis de imágenes médicas. Cuando se utiliza LSTM para la detección de tumores cerebrales, normalmente se introducen en el modelo LSTM datos de entrada secuenciales, como resonancias magnéticas o series temporales de datos de pacientes . El modelo aprendería entonces de los patrones secuenciales y utilizaría ese conocimiento para clasificar la presencia o no de un tumor cerebral. Nuestro modelo aprovecha las dependencias temporales de los datos de imágenes…mehr

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Produktbeschreibung
Estudios recientes han demostrado que los modelos de aprendizaje profundo son capaces de proporcionar beneficios significativos para el análisis de imágenes médicas. Cuando se utiliza LSTM para la detección de tumores cerebrales, normalmente se introducen en el modelo LSTM datos de entrada secuenciales, como resonancias magnéticas o series temporales de datos de pacientes . El modelo aprendería entonces de los patrones secuenciales y utilizaría ese conocimiento para clasificar la presencia o no de un tumor cerebral. Nuestro modelo aprovecha las dependencias temporales de los datos de imágenes médicas para mejorar la precisión y robustez en la detección de tumores. El modelo LSTM funciona mejor que los métodos tradicionales, como demuestran nuestros resultados. Esto se traduce en una gran precisión y una valiosa información sobre la región tumoral detectada. Además, exploramos la interpretabilidad de las LSTM y su posible integración con información clínica para mejorar el diagnóstico y la planificación.
Autorenporträt
Dr. A. Sai Suneel arbeitet derzeit als Assistenzprofessor in der Abteilung für Elektronik und Kommunikationstechnik und Frau V. Saraswathi Bai arbeitet derzeit als Assistenzprofessorin in der Abteilung für CSE an der School of Engineering and Technology, Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam, Tirupati.