Informes de casos clínicos y médicos

Informe de caso sobre el uso del aprendizaje profundo para organizar la corteza visual humana en función de la anatomía

Abstract

Digionel K Sam

En los últimos años, el aprendizaje profundo (DL) se ha vuelto popular para la segmentación de imágenes médicas. A pesar de estos avances, la segmentación basada en DL aún no logra resolver algunos desafíos. Algunos algoritmos de aprendizaje profundo han avanzado recientemente al incluir información anatómica, que es una pista vital para la segmentación manual. A diferencia de las imágenes médicas estándar, el escenario de cirugía abierta no estructurada, combinado con nuestra configuración sin restricciones con cámaras digitales portátiles accesibles, hace que esta tarea sea particularmente difícil. La implementación del aprendizaje profundo, por otro lado, está rezagada en la cirugía. A pesar de la importancia de la discriminación visual durante la cirugía, las tecnologías de imágenes estandarizadas no se integran con frecuencia en los procesos quirúrgicos, particularmente para la cirugía abierta. La visión por computadora, por otro lado, presenta una oportunidad única para ayudar y mejorar a los cirujanos durante la cirugía. Como resultado de esta investigación, parece que el uso del aprendizaje profundo en la ciencia médica ahora es bastante eficaz en el período actual.