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搜索结果 - 5
ChatGPT 在心脏病学和血管病理学中的性能分析
ChatGPT 在心脏病学和血管病理学领域表现的研究显示其在回答多项选择题方面的准确性较高，具有潜在的在医学教育中有价值的工具的能力。
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a year ago
心电图特征重要性排名：心脏病专家 vs. 算法
本研究使用心电图特征作为实际数据来源，比较不同方法在识别三种特定病理状态与健康状态时的表现，结果显示部分方法具有较好的性能。
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a year ago
利用人工智能技术检测影像中的纤维化
研究新的人工智能方法，使用卷积神经网络技术分析 CMR 图像中的心肌组织，以确定局部心肌组织损伤并在纯电影核磁共振研究中空间识别纤维化，验证数据集的准确性为 89％，并展示了高空间相关性。
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2 years ago
自动化人工智能方法对心脏共振成像的体积和双心室功能进行评估
报道了一种使用卷积网络来量化心脏双心室功能（体积，质量和射血分数）的新方法，并且在临床环境中验证了该方法的稳健性和计算时间。该方法使用解剖学信息来减少分类错误，并且在约 5 秒钟的时间内以与专家相当的准确度量化双心室功能和体积。
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2 years ago
心脏病学中的深度学习
本文回顾了在心脏病学领域中使用深度学习技术的应用论文，重点讨论了在医学领域中使用深度学习的优势和局限性，并提出了一些在临床实践中最可行的方向。
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5 years ago
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