Deep‐Learning Model for Central Nervous System Infection Diagnosis and Prognosis Using Label‐Free 3D Immune‐Cell Morphology in the Cerebrospinal Fluid
Rattachement africain : kr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Deep-Learning Model for Central Nervous SystemInfection Diagnosis In article number 2401145, Kyung Min Kim, Yu Rang Park, and co-workers describe their study on central nervous system (CNS) infection diagnosis and prognosis prediction using a deep-learning model and label-free 3D holotomography. It combines a conceptual CNS infection visualization, a holotomography device, and immune cell images from cerebrospinal fluid (CSF). Their model analyzes CSF immune cell morphology to differentiate infection etiology and predict outcomes. This rapid, non-invasive approach enhances CNS infection diagnostics, improving patient care.
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Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- Deep‐Learning Model for Central Nervous System Infection Diagnosis and Prognosis Using Label‐Free 3D Immune‐Cell Morphology in the Cerebrospinal Fluid
- Date Crossref
- 01/06/2025
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
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Les institutions déclarées
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