El cáncer de próstata ha afectado a personajes conocidos, como John Kerry, de ahí su denominación coloquial de «cáncer del emperador». También se le llama «cáncer del padre» por su frecuencia entre hombres de más de cincuenta años.
El cáncer de próstata no puede distinguirse de otras enfermedades de próstata solo por sus síntomas, requiere pruebas precisas, y el proceso de tratamiento es diferente dependiendo de la enfermedad, por lo que el diagnóstico preciso es de suma importancia.
La inteligencia artificial también se puede utilizar para diagnosticar con precisión el cáncer de próstata. Este post explicará la patente relacionada con la detección del cáncer de próstata a través de un modelo de aprendizaje profundo. La patente que describiré hoy es la patente de JLK Inspection.
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Si hace clic en la imagen, puede ver el aviso de patente pública.Según esta patente, cuando la RMN tomada se introduce en el modelo de detección de región de diagnóstico, la RM paramétrica con la región de diagnóstico es la salida. Es decir, el modelo de detección de la región de diagnóstico realiza una función de detectar qué región contiene la próstata (región diagnóstica).
Por otra parte, el modelo de detección de la región del cáncer se introduce con una resonancia magnética paramétrica de la región de diagnóstico para producir un mapa de probabilidad que indique el área en que se espera el cáncer. Aquí, el mapa de probabilidad se expresa como cuál es la probabilidad de que cada una de las regiones coordinadas contenga cáncer. Un área con un valor de probabilidad que exceda el valor umbral en el mapa de probabilidad puede ser reconocido como un área que contiene cáncer.
La clave es cambiar el valor del implante según los resultados clínicos. Aquí, los resultados clínicos se denominan Valores de Antígeno Específico (PSA).
Un antígeno específico de próstata más alto está asociado con un mayor riesgo de cáncer de próstata. En este caso, la sensibilidad del modelo de detección de la región del cáncer aumentará.
Por otro lado, un antígeno específico de próstata inferior se asocia con un menor riesgo de cáncer de próstata. La sensibilidad del modelo de detección de la región del cáncer disminuye.
La característica central de la invención es el postprocesamiento que mejora la precisión ajustando el umbral utilizado para detectar regiones cancerosas.
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