Loading...
感恩的聚宝盆 - Inside Medicine Newsletter
机构名称：

感恩的聚宝盆 - Inside Medicine Newsletter

¥ 3.0
热度

夜晚；医学创新：与我们的专家教师对话，主讲人为 Verity E. Schaye，医学博士，MHPE；2024 年秋季

添加pdf代下载 VIP点击下载文件

感恩的聚宝盆 - Inside Medicine Newsletter

Facebook Twitter Instagram Mail

主要关键词

感恩的聚宝盆 - Inside Medicine NewsletterPDF文件第1页

感恩的聚宝盆 - Inside Medicine NewsletterPDF文件第2页

感恩的聚宝盆 - Inside Medicine NewsletterPDF文件第3页

感恩的聚宝盆 - Inside Medicine NewsletterPDF文件第4页

感恩的聚宝盆 - Inside Medicine NewsletterPDF文件第5页

相关文件推荐

退休人员感恩日 (RAD)
2024 年

退休人员感恩日 (RAD)

¥1.0
Newsletter-01(2024) 科技卷1(英文)
2024 年

Newsletter-01(2024) 科技卷1(英文)

¥2.0
人工智能时代的感恩领导力
2024 年

人工智能时代的感恩领导力

¥1.0
NZACRes-Newsletter-Oct-2024FINAL.pdf - 奥克兰
2024 年

NZACRes-Newsletter-Oct-2024FINAL.pdf - 奥克兰

¥1.0
杰克逊堡 2023 年退休人员感恩日
2023 年

杰克逊堡 2023 年退休人员感恩日

¥1.0
第 42 届退休人员感恩日 (RAD)
2024 年

第 42 届退休人员感恩日 (RAD)

¥1.0
RHC-A IGO 3RD FY22 Newsletter.pub（只读）
2023 年

RHC-A IGO 3RD FY22 Newsletter.pub（只读）

¥1.0
2022 BOR-F 01 Inside.indd - 霍尔斯顿会议
2022 年

2022 BOR-F 01 Inside.indd - 霍尔斯顿会议

¥25.0
驻军领导宣布感恩节假期办公室和安装服务时间
2023 年

驻军领导宣布感恩节假期办公室和安装服务时间

¥1.0
DACM-Corner-Newsletter-July-2016 - secnav.navy.mil
2016 年

DACM-Corner-Newsletter-July-2016 - secnav.navy.mil

¥2.0
法国叙雷讷和第戎，2022 年 9 月 22 日下午 6:00 - 全球制药集团 Servier 和其子公司 Oncodesign Precision Medicine (OPM)
2022 年

法国叙雷讷和第戎，2022 年 9 月 22 日下午 6:00 - 全球制药集团 Servier 和其子公司 Oncodesign Precision Medicine (OPM)

¥1.0
引用本文：Ahmed Mustafa Elbasha、Yasmine Salah Naga、Mai Othman、Nancy Diaa Moussa 和 Hala Sadik Elwakil (2022) 向人工智能模型在透析中并发症预测中的应用迈出了一步，Alexandria Journal of Medicine，58:1，18-30，DOI：10.1080/20905068.2021.2024349
2022 年

引用本文：Ahmed Mustafa Elbasha、Yasmine Salah Naga、Mai Othman、Nancy Diaa Moussa 和 Hala Sadik Elwakil (2022) 向人工智能模型在透析中并发症预测中的应用迈出了一步，Alexandria Journal of Medicine，58:1，18-30，DOI：10.1080/20905068.2021.2024349

¥1.0
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
2019 年

肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法

¥1.0