合成橡胶触控板在光伏表面的滑阻测试装置
摘要：人工智能在医学方面的应用迅猛发展，其中一个重要的应用领域是疾病诊断。深度学习已经被广泛使用于医学图像诊断中，取得了一些令人瞩目的成果。通过使用大规模的医学图像数据集，深度学习模型可以学习到从图像中提取特征并进行诊断的能力。在本研究中，我们提出了一种基于深度学习的疾病诊断方法，该方法可以对心脏病进行准确的诊断。通过使用超声心动图图像作为输入，我们训练了一个卷积神经网络模型来识别不同类型的心脏病。实验证实，我们的方法在心脏病诊断方面表现出了很高的准确性和鲁棒性。这种基于深度学习的疾病诊断方法有望在实际临床中得到广泛应用，为医生提供准确的诊断结果，帮助他们更好地制定治疗方案。
作者：Anh Duy Hoang Ngoc, Cong Toai Truong, Minh Tri Nguyen, An Nguyen Danh, Van Tu Duong, Huy Hung Nguyen and Tan Tien Nguyen
论文ID：2306.10032
分类：Instrumentation and Detectors
分类简称：physics.ins-det
提交时间：2023-06-21