Subscribe to RSS
Please copy the URL and add it into your RSS Feed Reader.
https://www.thieme-connect.de/rss/thieme/en/10.1055-s-00000066.xml
Rofo 2024; 196(12): 1215-1216
DOI: 10.1055/a-2417-0033
DOI: 10.1055/a-2417-0033
Brennpunkt
LUNGE THORAX – COPD: neuer Deep-Learning-Ansatz zur Bewertung von Thorax-CT

Etwa jeder 10. Mensch weltweit habe eine chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD), wobei ein großer Teil undiagnostiziert bliebe, so die Studiengruppe. Die große Variabilität der Befunde und der regionalen Verteilung erschwere die Interpretation von CTs. Ansätze mit überwachtem Lernen als Teilbereich des maschinellen Lernens haben begrenzte Effekte, da sie nicht alle notwendigen vorklassifizierten Beispieldaten enthalten können. Beim selbstüberwachten Lernen ist das anders.
Publication History
Article published online:
22 November 2024
© 2024. Thieme. All rights reserved.
Georg Thieme Verlag KG
Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany