Sökning: "diagnostics and challenges"

Visar resultat 1 - 5 av 30 uppsatser innehållade orden diagnostics and challenges.

1. 1. AI i diagnostiseringsprocessen : En kvalitativ studie kring möjliga utmaningar med användandet av AI inom diagnostiseringsprocessen i sjukvården.

   Kandidat-uppsats, Högskolan i Halmstad/Akademin för informationsteknologi

   Författare :Amanda Ottosson; Elin Persson; [2024]
   Nyckelord :AI; AI- powered decision making; healthcare; working methods; competence development; ethics and AI; diagnostics and challenges; use of AI.;  AI; beslutsstöd; sjukvård; arbetssätt; kompetensutveckling; etik och AI; diagnostik samt utmaningar; användning av AI. ;

   Sammanfattning : Medellivslängden i Sverige har, under de senaste decennierna, ökat. Det leder till att sjukvårdsköerna och belastningen för vårdpersonalen förändras. Det i sin tur innebär att fortsatt utveckling av hälso- och sjukvård måste prioriteras. En viktig faktor för att kunna utveckla arbetssätten inom sjukvården är digitalisering. LÄS MER

3. 2. Simulating metal ct artefacts for ground truth generation in deep learning.

   Master-uppsats, Lunds universitet/Avdelningen för Biomedicinsk teknik

   Författare :Arthur Barakat; [2023]
   Nyckelord :Technology and Engineering;

   Sammanfattning : CT scanning stands as one of the most employed imaging techniques used in clinical field. In the presence of metal implants in the field of view (FOV), distortions and noise appear on the 3D image leading to inaccurate bone segmentation, often required for surgery planning or implant design. LÄS MER

4. 3. Finding the QRS Complex in a Sampled ECG Signal Using AI Methods

   Master-uppsats, KTH/Fysik

   Författare :Jeanette Marie Victoria Skeppland Hole; [2023]
   Nyckelord :ECG; ECG-analysis; QRS detector; Artificial Intelligence; Machine Learning; Deep neural networks; Long short-term memory; Convolutional neural network; Multilayer perceptron; EKG; EKG-analys; QRS detektor; Artificiell intelligens; Maskininlärning; Djupa neurala nätverk; Long short-term memory; Convolutional neural network; Multilayer perceptron;

   Sammanfattning : This study aimed to explore the application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques in implementing a QRS detector forambulatory electrocardiography (ECG) monitoring devices. Three ML models, namely long short-term memory (LSTM), convolutional neural network (CNN), and multilayer perceptron (MLP), were compared and evaluated using the MIT-BIH arrhythmia database (MITDB) and the MIT-BIH noise stress test database (NSTDB). LÄS MER

5. 4. Explainable Machine Learning in Cardiovascular Diagnostics

   Kandidat-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Alexander Gutell; Ludvig Skare; [2023]
   Nyckelord :;

   Sammanfattning : The major challenges in implementing machine learning models in medical applications stemfrom ethical and accountability concerns, which arise from the lack of insight and understandingof the models' inner workings and reasoning. This opaqueness has resulted in the emergenceof a new subfield of machine learning called Explainability, which aims to develop and deploymethods to gain insight into how input data is weighted and propagated through a machinelearning algorithm. LÄS MER

7. 5. Buffer modification: A case study with polystyrene beads, DU145-, and MCF7 cell lines

   Master-uppsats, Lunds universitet/Avdelningen för Biomedicinsk teknik

   Författare :Olivia Hansson Rengbrandt; [2023]
   Nyckelord :Technology and Engineering;

   Sammanfattning : Separation of cancer cells gives advantages in understanding the disease, guiding treatment decisions, and facilitating drug development. Overall, separation plays an important role in biological research. Acoustophoresis is a technique that utilizes acoustic waves to separate particles and cells suspended in a buffer medium. LÄS MER