CV:
Y Rojo. Companas, MD, Investigador, Departamento de Urología, Universidad de California, Irvine, California
Y Rojo. Compañeras: Queridos espectadores, mi nombre es Andre Kompanas. Soy investigador principal aquí en el Departamento de Urología de Irvine de la Universidad de California. Hoy presentaré los resultados de nuestro estudio, IA de red neuronal convolucional para una determinación eficiente y precisa del tamaño de los cálculos mediante tomografías computarizadas.
Debido a la forma irregular de la mayoría de los cálculos renales, las mediciones lineales, solas o como parte de una fórmula elíptica, no logran representar con precisión la verdadera carga de cálculos. Como tal, buscamos entrenar un algoritmo de inteligencia artificial para la evaluación del volumen de cálculos basada en TC y comparar su precisión con las tres estimaciones de fórmulas elípticas que mejor se ajustan.
El volumen de la tomografía computarizada se determinó mediante el algoritmo UCI AI y utilizando las tres fórmulas elípticas de mejor ajuste. Estos valores se compararon con el tamaño de la piedra molida en 3D determinado mediante un cortador 3D.
El algoritmo de IA de la UCI fue preciso y preciso para determinar el tamaño de los cálculos. Además, la IA superó a las tres fórmulas elípticas. La exactitud y precisión del algoritmo también han mejorado al medir piedras más grandes, ya que las piedras más grandes tienden a tener formas más irregulares.
En conclusión, el algoritmo de IA de Urología de la UCI determinó el tamaño de los cálculos renales de manera exacta y precisa. Superó a las tres fórmulas elípticas. gracias.
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