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这些优质产品是数十年研究和专业知识的成果,设计时充分考虑了您的健康。感谢您做出如此明智的选择,并祝您多年享受聆听的乐趣。请仔细阅读用户指南,确保您理解并充分利用您的设备。操作此设备无需培训。听力保健专家将在试戴咨询期间根据您的个人喜好帮助设置此设备。有关助听器和配件的功能、优点、设置、使用、维护或维修的更多信息,请联系您的听力保健专家或制造商代表。您可以在产品的数据表中找到更多信息。

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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

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