Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Digital Era and Artificial Intelligence in Pathology: Basic Information
7
Zitationen
3
Autoren
2020
Jahr
Abstract
Modern bilimsel laboratuvar ortamında dijital patoloji giderek önem kazanmakta ve artan bir teknolojik gereksinim hâline gelmektedir. Şimdilik genellikle konsültasyon, eğitim ve araştırma amacıyla kullanılmakla birlikte, bazı merkezlerde rutin patoloji pratiğine girmeye de başlamıştır. İnsanlar tarafından makinelere kazandırılan, deneyimleri hatırlama, bunlardan öğrenme, düşünme, yargılama ve karar verme becerisi olarak tanımlanan yapay zekâ uygulamalarının patolojide de çeşitli kolaylıklar sağlayacağı düşünülmektedir. Bu makalede, dijital patoloji ve patolojide yapay zekâ ile ilgili temel terim ve tanımlamalar tanıtılmakta; dijital patoloji laboratuvarı kurulurken göz önüne alınacak unsurlar anlatılmakta; dijital patoloji ve patolojide yapay zekâ uygulamalarının getireceği avantajlardan ve sorunlu yönlerden söz edilmekte ve dünyadaki uygulamalara yer verilmektedir.
Ähnliche Arbeiten
A survey on deep learning in medical image analysis
2017 · 13.876 Zit.
pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves
2011 · 13.746 Zit.
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
2017 · 13.436 Zit.
A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning
2019 · 12.025 Zit.
QuPath: Open source software for digital pathology image analysis
2017 · 8.373 Zit.