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目的：本文旨在开发一种临床决策支持系统（CDSS），该系统可以帮助检测对泌尿系统结石诊断最重要的结石。其中，特别是对于支持CDSS最终判断的人工智能（AI）模型的开发，我们希望通过比较和评估它们来研究最佳的AI模型。方法：本文提出了使用各种AI技术的最佳输尿管结石检测模型。使用AI技术比较和评估机器学习（支持向量机）、深度学习（ResNet-50，Fast R-CNN）和图像处理（分水岭）等方法，以找到一种更有效的输尿管结石检测方法。结果：使用真阳性（TP）和假阴性计算的灵敏度的最终值是TP结果概率的度量，显示出较高的识别准确率，ResNet-50的平均值为0.93。这一发现证实，当开发的平台用于支持实际手术时，可以准确引导到结石区域。结论：可以找到最有效的检测结石方法的总体情况。但各种变量可能会略有不同，通过术语可以发现差异。未来关于泌尿系统疾病的研究将是多种多样的，研究将通过定制专门针对这些疾病的 AI 模型来扩展。
面向对象设计的最佳人工智能模型研究...
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