Enfermedad imagenes

Tabla de tipos de enfermedades

Las imágenes de este sitio web son propiedad de los autores y no pueden utilizarse sin autorización. Todas las imágenes fueron tomadas de muestras recibidas en la Clínica de Diagnóstico Vegetal de la Universidad de Maine. Cuando los nombres de los archivos de imágenes comienzan con un número de nueve dígitos, este número se refiere a una muestra específica introducida en la base de datos del PDIS y, por lo tanto, todas las imágenes precedidas por el mismo número son del mismo organismo. Aunque se ha hecho un gran esfuerzo para identificar correctamente los organismos en estas imágenes, esto no es un tratado taxonómico y pueden producirse algunos errores. Por favor, envíe cualquier corrección u otra aportación a [email protected].

Enfermedades infecciosas

ResumenLa electrocardiografía de 12 derivaciones (ECG) estándar se utiliza como principal herramienta clínica para diagnosticar cambios en la función cardíaca. El valor de los enfoques diagnósticos automatizados de ECG de 12 derivaciones radica en su capacidad para examinar a la población general y proporcionar una segunda opinión a los médicos. Sin embargo, la utilidad clínica de las interpretaciones automatizadas de ECG sigue siendo limitada. Presentamos un enfoque bidireccional para un sistema automatizado de identificación de enfermedades cardíacas que utiliza grabaciones de ECG de 12 derivaciones digitales o de imagen estándar. Se generaron dos arquitecturas de red diferentes, una entrenada con señales digitales (CNN-dig) y otra con imágenes (CNN-ima). Se generó un conjunto de datos de código abierto de 41.830 registros de ECG estándar clasificados de pacientes y voluntarios. CNN-ima se entrenó para identificar la fibrilación auricular (FA) utilizando señales digitales de ECG de 12 derivaciones e imágenes que también se transformaron para imitar las instantáneas de los trazados de ECG adquiridos por la cámara del dispositivo móvil. CNN-dig identificó con precisión (92,9-100%) todas las combinaciones posibles de las ocho afecciones cardíacas más comunes. Tanto CNN-dig como CNN-ima detectaron con precisión (98%) la fibrilación auricular a partir de imágenes y señales digitales de ECG de 12 derivaciones estándar, respectivamente. Se logró una precisión de clasificación similar con imágenes que contenían artefactos de adquisición de la cámara del smartphone. La detección automatizada de afecciones cardíacas en señales de ECG de 12 derivaciones estándar o de imagen es factible y puede mejorar los métodos de diagnóstico actuales.

Nombres de enfermedades

El desarrollo de este sitio web ha sido financiado por la Biblioteca Nacional de Medicina y por el Centro de Investigación del SIDA de la Universidad de Harvard.

Un caso difícil de dolor e inflamación articular en una paciente con linfoma difuso de células B grandesUna mujer de 20 años con un diagnóstico previo de linfoma difuso de células B grandes (LDCBG) mediastínico primario refractario en remisión parcial después de someterse a inmunoterapia con células T de receptores de antígenos quiméricos (CAR-T) 6 meses antes de la presentación ingresó en el hospital con quejas de dolor e inflamación de la rodilla izquierda durante los últimos 10 días.    Leer más “

Imágenes de enfermedades gratis

La yuca es la tercera fuente de carbohidratos para la alimentación humana en el mundo, pero es vulnerable a las enfermedades víricas, que amenazan con desestabilizar la seguridad alimentaria en el África subsahariana. Se necesitan nuevos métodos de detección de las enfermedades de la yuca para apoyar un mejor control que evite esta crisis. El reconocimiento de imágenes ofrece una tecnología rentable y escalable para la detección de enfermedades. Los nuevos modelos de aprendizaje profundo ofrecen una vía para que esta tecnología se despliegue fácilmente en los dispositivos móviles. Utilizando un conjunto de datos de imágenes de enfermedades de la yuca tomadas en el campo en Tanzania, aplicamos el aprendizaje de transferencia para entrenar una red neuronal convolucional profunda para identificar tres enfermedades y dos tipos de daños de plagas (o la falta de ellos). Las mejores precisiones del modelo entrenado fueron del 98% para la mancha marrón de la hoja (BLS), el 96% para el daño del ácaro rojo (RMD), el 95% para el daño del ácaro verde (GMD), el 98% para la enfermedad de la raya marrón de la yuca (CBSD) y el 96% para la enfermedad del mosaico de la yuca (CMD). El mejor modelo alcanzó una precisión global del 93% para los datos no utilizados en el proceso de entrenamiento. Nuestros resultados muestran que el enfoque de aprendizaje de transferencia para el reconocimiento de imágenes de campo ofrece una estrategia rápida, asequible y fácil de implementar para la detección digital de enfermedades de las plantas.