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Prédiction de la tuberculose multirésistante à partir d'images pulmonaires CT basées sur des techniques d'apprentissage en profondeur

Divertissement et médias - Balisage des métadonnées
Pour:
Gestionnaires d'actifs numériques.
But:
Réaliser la valeur des actifs historiques des médias numériques sportifs en utilisant l'intelligence artificielle (IA) pour aider à faire le travail de 15 stagiaires.
Objectif:
Amélioration du développement de produits / R&D, amélioration de l'efficacité opérationnelle
Classification des déchets solides basée sur l'IA
Pour:
Corporations gouvernementales municipales, Sociétés de gestion des déchets solides
Éducation - Générateurs de contenu automatisés
Pour:
Créateurs de cours en ligne.
But:
Générez, organisez et recommandez intelligemment du contenu éducatif.
Objectif:
Expérience client améliorée
Diagnostic des cultures et recommandations de produits via l'IA
Pour:
Agriculteurs, entreprises biochimiques, fabricants de traitements contre les maladies des cultures
Objectif:
Amélioration du développement de produits / R&D, amélioration de l'efficacité opérationnelle
Vision par ordinateur - Segmentation d'images
Pour:
Les agriculteurs
But:
Utilisation du traitement d'images pour la mise en place d'une application de suivi d'élevage.
Objectif:
Fonctionnement amélioré
Modèle de prévision et d'impact des catastrophes et des urgences
Pour:
Professionnels de la gestion des catastrophes au niveau national, Experts en adaptation au changement climatique, Agences gouvernementales, Communautés à risque
Grand public
Soins de santé - Améliorer le travail d'enquête
Pour:
Radiologues
But:
Utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire le cancer du poumon à partir de tomodensitogrammes.
Objectif:
Anticiper les risques
Prédiction de la tuberculose multirésistante à partir d'images pulmonaires CT basées sur des techniques d'apprentissage en profondeur
Pour:
Les cliniciens et les professionnels de la santé prédisent les patients multirésistants (MDR) des patients sensibles aux médicaments (DS) sur la base d'images pulmonaires CT.
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Grand public
Éducation - Contenu d'apprentissage intelligent
Pour:
Créateurs de cours en ligne et apprenants en ligne.
But:
Permettre aux créateurs de cours de se concentrer sur la prise de décision complexe et la créativité avec la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Un robot autonome améliore la précision chirurgicale grâce à l'IA
Pour:
Hôpitaux utilisant la chirurgie robotique autonome via le système STAR
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Modèle de prévision et d'impact des catastrophes et des urgences
Pour:
Professionnels de la gestion des catastrophes au niveau national, experts en adaptation au changement climatique, agences gouvernementales, communautés à risque.
Grandes entreprises
Comptabilité et finance - Automatisez la gestion des factures et des dépenses
Pour:
Contrôleurs Financiers
But:
Utilisation du traitement d'image et de la reconnaissance optique de caractères pour créer des gains d'efficacité opérationnelle grâce à l'automatisation des workflows d'approbation et de rapprochement des dépenses.
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés

Prédiction de la tuberculose multirésistante à partir d'images pulmonaires CT basées sur des techniques d'apprentissage en profondeur

Pour:
Les cliniciens et les professionnels de la santé prédisent les patients multirésistants (MDR) des patients sensibles aux médicaments (DS) sur la base d'images pulmonaires CT.
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Problème adressé
Certaines versions, ou anomalies, de la tuberculose sont résistantes à plusieurs médicaments utilisés pour traiter cette maladie/infection. Bien que ces anomalies puissent parfois être observées et référencées dans les tomodensitogrammes pulmonaires par des cliniciens professionnels (médecins), elles ne sont parfois pas évidentes. La procédure de diagnostic classique consiste à appliquer une culture microbiologique qui prend plusieurs semaines et reste coûteuse.
Description
Pour compléter la procédure de diagnostic conventionnelle, la tomographie par ordinateur (CT) à haute résolution des images pulmonaires a été utilisée non seulement pour aider les cliniciens à accélérer le processus de diagnostic, mais également pour surveiller le pronostic lors de l'administration d'antibiotiques. En conséquence, l'architecture proposée de CNN + SVM + patch est la plus performante avec un taux de précision de classification de 91,11 %, sur ces scans d'images.
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Apprentissage automatique
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Aide à la Décision - Diagnostiquer
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