深度学习模型新闻
近日，科学家们在核聚变研究领域取得重要突破，开发了一种基于深度学习的新方法，该方法能够将核聚变的等离子体预测效率提高1000倍。这一创新成果由韩国科学技术研究院(UNIST)核工程系的研究人员联合完成，相关研究成果已发表在《计算物理学杂志》上。据悉，该方法通过加速聚变等离子体非线性福克-普朗克-朗道(FPL)碰撞算子的计算，实现了预测效率的大幅提升。FPL方程是预测带电粒子之间库仑碰撞的重要数学框架之一，传统上解决这一方程需要采用...
2025-03-04
在这项研究中，作者假设可以开发一种深度学习模型，在Tc-99m全身闪烁扫描图像的数据集中搜索显著的心脏放射性示踪剂摄取，以帮助识别未诊断的患者。
2023-04-21
研究人员表明，辅助使用深度学习算法可使计算机断层扫描 (CT) 扫描区分结肠癌和急性憩室炎的灵敏度提高 8%，特异性提高近 10%。
2023-01-31
在最近发表在《美国放射学杂志》上的一项回顾性研究中，研究人员回顾了 139 名 21 岁或以下在超声检查中发现甲状腺结节的患者的数据。鉴于区分恶性和良性甲状腺结节的敏感性和特异性，研究作者随后将独立放射科医师的评估与美国放射学会甲状腺成像报告和数据系统 (TI-RADS) 以及先前开发的深度学习算法的使用进行了比较。
2022-10-23
根据发表在《放射学：人工智能》上的一项研究，华盛顿大学医学院的一组研究人员开发了一种深度学习模型，该模型能够使用单个 3D MRI 扫描将脑肿瘤归类为六种常见类型之一 。
2021-08-12
全身正电子发射断层扫描与计算机断层扫描(PET CT)相结合是淋巴瘤(淋巴系统癌)治疗的基石。PET CT扫描用于诊断疾病，然后监测患者对治疗的反应程度。但是，将扫描中的每个淋巴结准确分类为健康还是癌变是一个复杂且耗时的过程。因此，在临床日常实践中，详细的定量治疗监测通常不可行。
2020-12-01
