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Die Vorhersage des Beatmungssupportbedarfs von Patienten mittels Brust-röntgenbildern mit tiefem Repräsentationslernen

Maurya Aniket

Zusammenfassung

Neuere Entwicklungen im Bereich der medizinischen Bildgebung mit Deep Learning liefern Beweise für automatisierte Diagnose und Prognose. Sie können auch als Ergänzung zu derzeit verfügbaren Diagnosemethoden dienen. Deep Learning kann zur Diagnose, zur Vorhersage der Schweregrads, zur Vorhersage des Beatmungsbedarfs und vielen ähnlichen Aufgaben eingesetzt werden. Wir präsentieren die Vorhersage des Beatmungsbedarfs von Patienten anhand von Röntgenbildern der Brust unter Verwendung von tiefen Darstellungslernverfahren (Deep Representation Learning). Unser Quellcode wird öffentlich auf https://github.com/aniketmaurya/covid-research freigegeben.


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