Hongos imágenes vectoriales de stock

Modelos CNN profundos para la diferenciación automatizada de úlceras bacterianas y fúngicasEste artículo analiza el desarrollo y la evaluación de modelos CNN profundos para la diferenciación automatizada basada en imágenes de úlceras bacterianas y fúngicas. También analiza la detección de FK en imágenes IVCM y el acuerdo entre la predicción del modelo y la verdad del suelo. Muestra que los modelos CNN profundos son superiores a otros métodos de clasificación basados en imágenes. Además, este artículo proporciona recomendaciones para uso clínico. También discutimos algunas posibles direcciones futuras para los algoritmos de aprendizaje automático. ¡Para obtener más información, sigue leyendo!Detección de hifas en imágenes fúngicas con un patrón binario robusto adaptativoEn este trabajo, utilizamos un patrón binario robusto adaptativo (ARBP) para la detección de hifas en imágenes fúngicas. En comparación con el patrón binario mediano adaptativo, ARSBP mejora la precisión de la clasificación al explotar las características de textura de las imágenes. El algoritmo RBP utiliza un modelo de máquina de vectores de soporte para clasificar las imágenes en las normales y anormales, y un algoritmo de detector de segmento de línea para detectar hifas. La densidad de hifas se mide para evaluar la gravedad de la infección.El enfoque propuesto ha mejorado la sensibilidad de HPP, lo que permite una clasificación más precisa de las imágenes, incluso cuando solo se encuentra un hifa. Es ventajoso porque reduce el número de objetos falsos positivos, lo que permite alcanzar la clasificación correcta sin detectar todas las hifas. El análisis propuesto mejora la precisión de la detección de imágenes fúngicas con una alta sensibilidad y baja tasa de falsos positivos, al tiempo que permite una evaluación de muestra rápida.Desarrollo y evaluación de modelos CNN profundos para la diferenciación automatizada basada en imágenes de úlceras bacterianas y fúngicasDesarrollamos y evaluamos modelos CNN profundos para la diferenciación automática basada en imágenes de úlceras bacterianas y fungoides, que se caracterizan por una amplia gama de características. Mostramos que ambos modelos funcionan bien en el rango de úlceras pequeñas, pero el rendimiento de Hanet-34 (480) es más preciso en el rango de úlceras más grandes. También mostramos que Hanet-34 (480) supera a ResNet-34 en el rango completo de tamaños de imagen, incluido el más pequeño.El modelo CNN contiene múltiples capas convolucionales y unidades de activación, y está entrenado minimizando una función de pérdida predefinida. La capa convolucional aplica varios filtros a una imagen de entrada y produce características mejoradas en ubicaciones específicas. Los pesos en cada filtro se aprenden durante el proceso de entrenamiento. La capa de agrupación está compuesta de operadores de muestreo descendente. Los operadores de agrupación más populares son el promedio y el máximo, lo que calcula el valor promedio de una región local.Detección de FK en imágenes IVCMLa detección de FK en imágenes IVCF puede ser una de las tareas más difíciles en el diagnóstico de infecciones fúngicas. A diferencia de otros métodos, el cultivo microbiano requiere tiempo y puede producir resultados negativos. Sin embargo, IVCM es una modalidad de imagen no invasiva que puede detectar FK a nivel celular. Aunque el análisis de miles de imágenes IVCM puede llevar mucho tiempo, los investigadores han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que detecta los residuos de hongos y, por lo tanto, ayuda al tratamiento.La cantidad total de FK en las imágenes IVCM se calculó como la suma de fluorescencia sustrada de fondo dentro de la región tridimensional de interés, utilizando propiedades fotoquímicas previamente calibradas de la sonda FK. Los animales fueron sacrificados por la narcosis de CO2 y les enucleado los ojos. Se determinaron las cargas fúngicas. Las células inflamatorias se detectaron en el infiltrado corneal.Acuerdo entre la predicción del modelo y la verdad del sueloSi bien la IA se puede aplicar a otras ómicas, la IA en los datos de atención médica de imágenes conjuntas de imágenes conjuntas se encuentra en sus primeras etapas. Los desafíos son la identificación de relaciones relevantes entre las entidades biológicas, así como la granularidad de las fuentes de expertos en la verdad. Sin embargo, la IA en los datos de la imagen de las imágenes conjuntas presenta una oportunidad prometedora dentro del campo de la infección pulmonar fúngica, donde la incertidumbre diagnóstica actual se ve agravada por la amalgama subjetiva de múltiples observaciones y respuesta del tratamiento.En este estudio, evaluamos la precisión y precisión de un enfoque basado en DS para diagnosticar la aspergilosis pulmonar invasiva y crónica. Elegimos comparar tres conjuntos de datos, cada uno que contiene un conjunto de imágenes fúngicas. Las imágenes de diferentes hongos tenían diferentes etiquetas. FI-1, FI-2 y FI-3 se clasificaron como que contenían el hongo negro. Ni denotó una imagen normal que estaba libre de infecciones fúngicas.