Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย 中央廣播電臺 RTI Radio Taiwan International and Ipung Chandra เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก 中央廣播電臺 RTI Radio Taiwan International and Ipung Chandra หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

Manusia & Teknologi - 2024-04-18

 
แบ่งปัน
 

Manage episode 413189486 series 3381956
เนื้อหาจัดทำโดย 中央廣播電臺 RTI Radio Taiwan International and Ipung Chandra เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก 中央廣播電臺 RTI Radio Taiwan International and Ipung Chandra หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

~ Info pekan ini

Deteksi akurat via Fundus Retina demi pantau penyakit Parkinson

Retina yang dikenal sebagai “Jendela Otak “ menyediakan cara yang yang layak untuk menilai proses neuropatologis terkait dengan banyaknya penyakit neurodegeneratif. Meskipun kemajuan teknologi yang telah dicapai dalam bidang ini, studi lebih lanjut mengenai degenerasi struktural retina diperlukan untuk meningkatkan kemampuan diagnostik retina. Dalam hal ini, model pembelajaran mendalam ( Deep Learning ) dan algoritma pembelajaran mesin ( ML ) tradisional telah menjadi sebuah alat diagnostik yang efisien. Maka dari itu penelitian ilmiah yang baru-baru ini diterbitkan melaporkan bahwa potensi pembelajaran mendalam untuk prediksi tahap awal diagnostik penyakit Parkinson melalui pencitraan Fundus Retina.

Karena jumlah kematian terkait penyakit Parkinson meningkat lebih dari dua kali lipat semenjak tahun 2000, hal ini dikarenakan kurangnya intervensi dini yang berkualitas pada golong lanjut usia. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk memahami patologi penyakit Parkinson dan mengembangkan sistem diagnostik dini, hal ini telah berubah menjadi prioritas utama.

Dilansir dari Technews.tw, makalah ini telah memperoleh wawasan tentang biomarker retina untuk penyakit Parkinson memerlukan pemahaman komprehensif tentang degenerasi struktural dari pembuluh darah retina. Meskipun sebagian besar sulit untuk dipahami secara klinis, AI dapat membantu menjelaskan hubungan kompleks retina pada tingkat spasial lokal dan global.

Pembelajaran mendalam meningkatkan kelayakan intervensi penyakit secara dini dan diharapkan dapat mengurangi angka kematian akibat penyakit Parkinson. Tujuan utama dari penelitian ini adalah demi mendokumentasikan secara sistematis kinerja klasifikasi berbagai tahap perkembangan penyakit Parkinson, termasuk beberapa penyakit Parkinson yang insidental dan lazim.

Para peneliti telah memaksimalkan kekuatan diagnostik algoritma AI sambil mengabaikan metode pemilihan fitur atau metrik kuantitatif eksternal. Pada saat yang sama, ketahanannya dibangung melalui pembelajaran mendalam dan metode pembelajaran mesin tradisional.

Hasilnya dapat menunjukkan bahwa jaringan saraf dalam telah mengungguli model pembelajaran mesin tradisional dan menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam mendeteksi penyakit Parkinson pada gambar Fundus Retina. Model tersebut berhasil memprediksi kejadian penyakit Parkinson sebelum diagnosis formal, dengan sensitivitas 80% antara 0 dan 5.07 tahun. Angka ini telah meningkat menjadi 93.33% antara 5.07 dan 5.57 tahun dan turun menjadi 81.67% antara 5.57 dan 7.38 tahun.

Kinerja luar biasa ini telah menunjukkan potensi intervensi penyakit secara dini, jaringan saraf dalam secara otomatis dapat membantu dokter mata dalam mengidentifikasi biomarker penyakit dan melakukan penilaian tingkat tinggi, hingga saat ini penilaian Parkinson yang berbasis Ai menggunakan retina mata sangat jarang dilakukan.

Yang penting, penelitian sebelumnya belum membandingkan pembelajaran mendalam dan metode pembelajaran mesin tradisional. Penelitian ini mengevaluasi kedua metode tersebut, dengan mempertimbangkan sebuah grafik Fundus dari keseluruhan yang akan digunakan sebagai media diagnostik. Selain itu, pasien dengan penyakit Parkinson yang umum dan menyerang untuk pertama kalinya berhasil dibedakan dari pasien kontrol sehat yang dicocokan secara tepat dengan akurasi 68%.

pantau terus yows..

  continue reading

295 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 413189486 series 3381956
เนื้อหาจัดทำโดย 中央廣播電臺 RTI Radio Taiwan International and Ipung Chandra เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก 中央廣播電臺 RTI Radio Taiwan International and Ipung Chandra หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

~ Info pekan ini

Deteksi akurat via Fundus Retina demi pantau penyakit Parkinson

Retina yang dikenal sebagai “Jendela Otak “ menyediakan cara yang yang layak untuk menilai proses neuropatologis terkait dengan banyaknya penyakit neurodegeneratif. Meskipun kemajuan teknologi yang telah dicapai dalam bidang ini, studi lebih lanjut mengenai degenerasi struktural retina diperlukan untuk meningkatkan kemampuan diagnostik retina. Dalam hal ini, model pembelajaran mendalam ( Deep Learning ) dan algoritma pembelajaran mesin ( ML ) tradisional telah menjadi sebuah alat diagnostik yang efisien. Maka dari itu penelitian ilmiah yang baru-baru ini diterbitkan melaporkan bahwa potensi pembelajaran mendalam untuk prediksi tahap awal diagnostik penyakit Parkinson melalui pencitraan Fundus Retina.

Karena jumlah kematian terkait penyakit Parkinson meningkat lebih dari dua kali lipat semenjak tahun 2000, hal ini dikarenakan kurangnya intervensi dini yang berkualitas pada golong lanjut usia. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk memahami patologi penyakit Parkinson dan mengembangkan sistem diagnostik dini, hal ini telah berubah menjadi prioritas utama.

Dilansir dari Technews.tw, makalah ini telah memperoleh wawasan tentang biomarker retina untuk penyakit Parkinson memerlukan pemahaman komprehensif tentang degenerasi struktural dari pembuluh darah retina. Meskipun sebagian besar sulit untuk dipahami secara klinis, AI dapat membantu menjelaskan hubungan kompleks retina pada tingkat spasial lokal dan global.

Pembelajaran mendalam meningkatkan kelayakan intervensi penyakit secara dini dan diharapkan dapat mengurangi angka kematian akibat penyakit Parkinson. Tujuan utama dari penelitian ini adalah demi mendokumentasikan secara sistematis kinerja klasifikasi berbagai tahap perkembangan penyakit Parkinson, termasuk beberapa penyakit Parkinson yang insidental dan lazim.

Para peneliti telah memaksimalkan kekuatan diagnostik algoritma AI sambil mengabaikan metode pemilihan fitur atau metrik kuantitatif eksternal. Pada saat yang sama, ketahanannya dibangung melalui pembelajaran mendalam dan metode pembelajaran mesin tradisional.

Hasilnya dapat menunjukkan bahwa jaringan saraf dalam telah mengungguli model pembelajaran mesin tradisional dan menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam mendeteksi penyakit Parkinson pada gambar Fundus Retina. Model tersebut berhasil memprediksi kejadian penyakit Parkinson sebelum diagnosis formal, dengan sensitivitas 80% antara 0 dan 5.07 tahun. Angka ini telah meningkat menjadi 93.33% antara 5.07 dan 5.57 tahun dan turun menjadi 81.67% antara 5.57 dan 7.38 tahun.

Kinerja luar biasa ini telah menunjukkan potensi intervensi penyakit secara dini, jaringan saraf dalam secara otomatis dapat membantu dokter mata dalam mengidentifikasi biomarker penyakit dan melakukan penilaian tingkat tinggi, hingga saat ini penilaian Parkinson yang berbasis Ai menggunakan retina mata sangat jarang dilakukan.

Yang penting, penelitian sebelumnya belum membandingkan pembelajaran mendalam dan metode pembelajaran mesin tradisional. Penelitian ini mengevaluasi kedua metode tersebut, dengan mempertimbangkan sebuah grafik Fundus dari keseluruhan yang akan digunakan sebagai media diagnostik. Selain itu, pasien dengan penyakit Parkinson yang umum dan menyerang untuk pertama kalinya berhasil dibedakan dari pasien kontrol sehat yang dicocokan secara tepat dengan akurasi 68%.

pantau terus yows..

  continue reading

295 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน