Klinische Studien zur Vorhersage des Schlaganfallergebnisses unterstützt durch Deep-Learning-Algorithmus

Vorhersage des Schlaganfallergebnisses unterstützt durch Deep-Learning-Algorithmus

Entwickeln Sie mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen ein CT-basiertes Vorhersagemodell für die Entstehung von Tumoren bei Blasenkrebs

Beschreiben Sie typische Graustufen-/Farbdoppler-Ultraschallmerkmale der trophoblastischen Gestationsneoplasie bei der US-Untersuchung | Um zu beurteilen, ob es beim US-Basisscan Unterschiede zwischen Niedrigrisiko- und Hochrisikopatienten gibt | Identifizierung von Ultraschall-Prädiktoren für die Resistenz gegen eine Erstlinien-Chemotherapie mit Einzelmedikamenten bei GTN-Patienten mit geringem Risiko | Um zu untersuchen, ob Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) (Radiomics, Deep Neural Networks (DNN) und andere Algorithmen für maschinelles Lernen) verwendet werden

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