Search Results

You are looking at 1 - 10 of 156 items for :

  • "artificial intelligence" x
  • All content x
Clear All

computer science and artificial intelligence. Goodrum et al. ( 2001 ), though, did publish an article analyzing citations in computer science literature. The studies objective was to identify additional research areas dealing with information dissemination

Restricted access

Abstract

In this paper a complex drive chain is modelled with Local Linear Neuro-Fuzzy Model (LLNF). The developed models were used for detecting different faults that may occur in the system. The models were developed based on measurements carried out on the real system. Using feed-forward neural networks with perceptron neuron structure, model-based fault diagnosis of the analysed system was developed to separate the different faults. The performance and efficiency of the developed different types of artificial neural network's structures were compared using gradient based edge detection method.

Restricted access
Open access

Gondolatok a mesterséges intelligencia egyes polgári jogi kérdéseiről

Reflections on certain civil law aspects of artificial intelligence

Scientia et Securitas
Author: Ádám Auer

–5. 6 Fehér könyv (2020) Európai Bizottság: Fehér könyv a mesterséges intelligenciáról: a kiválóság és a bizalom európai megközelítése COM (2020) 65. https://ec.europa.eu/info/sites/default/files/commission-white-paper-artificial-intelligence

Open access

. Gartner Says By 2020, Artificial Intelligence Will Create More Jobs Than It Eliminates Gartner 2017 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2017-12-13-gartner-says-by-2020

Open access
Orvosi Hetilap
Authors: Péter Bogner, Zoltán Chadaide, Gábor Lenzsér, István Kondákor, Gábor Tárkányi, Sándor Szukits, Eszter Juhász, Andor Sebestyén, József Janszky, András Büki, Tamás Dóczi, and László Szapáry

WAKE-UP study findings. Eur Neurol Rev. 2019; 14: 24–27. 23 Lynn LA. Artificial intelligence systems for complex decision-making in acute care

Open access

Ember, gép, tanulás

Humans, Robots, Learning

Educatio
Author: István Bessenyei

Abstract:

The set of information needed to develop individual learning pathways is limited by the human brain. The development of artificial intelligence raises the question of whether this task could not be outsourced. This question is also justified because, as a result of the potential of educational data mining, companies with large data sets are already gaining access to more and more student data. On the one hand, this can help differentiated education and, on the other hand, there is a danger that, along with offering individual learning paths, these firms will not only define learning algorithms and contents, but also take control of individual will and choice.

Open access

Multimodális hiperspektroszkópia – előrelépés a digitális technológia felé a méhnyakszűrésben

Multimodal hyperspectroscopy – the use of digital technology in cervical cancer screening

Orvosi Hetilap
Authors: Zoárd Tibor Krasznai, Zsuzsa Bagoly, Eszter Nagy, Zsolt Farkas, Róbert Póka, Péter Török, Rudolf Lampé, and Zoltán Hernádi

Összefoglaló. Bevezetés: Bevezetés: A citológiai alapú méhnyakrákszűrés átmeneti kategóriáinak optimális menedzselése a humán papillomavírus (HPV) szűrése és tipizálása ellenére jelenleg is kihívás. Vizsgálatunk célja a modern cervixspektroszkópiának (multimodális hiperspektroszkópia – MHS), egy azonnali eredményt nyújtó, digitális technológiára épülő módszernek a vizsgálata volt a citológiai alapú méhnyakszűrés találati biztonságának javítására. Betegek és módszer: Vizsgálatainkat 208, 18 és 75 év közötti nőbeteg bevonásával végeztük, akiknél már indikálásra került valamely, a méhnyakon végzendő műtét, citológiai eredményük rendelkezésre állt (a HPV-tesztet, amennyiben nem történt meg, elvégeztük), valamint valamennyi betegnél elvégeztük a műtét előtt az MHS-vizsgálatot. A szövettani mintavétel 166 betegnél történt meg. Eredmények: A citológiai vizsgálatot (az összes betegre tekintve) magas álpozitív arány jellemezte (69,28%), amely megfigyelések mindenképpen utalnak az újabb komponens alkalmazásának igényére a triázsban. Az összes citológiai kategóriára nézve az MHS-eredmények közül kiemelendő az álnegatív leletek rendkívül alacsony aránya (3/166 = 1,8%), mely a HPV-teszt esetén ennél magasabb volt (11/165 = 6,66%). A spektroszkópiás vizsgálat álpozitív aránya ugyanakkor kedvezőtlenebbnek bizonyult (91/166 = 54,81%) a HPV-vizsgálat álpozitív arányánál (40/165 = 24,24%). Az atípusos laphámsejt (ASC-US/ASC-H) citológiai kategória esetén a spektroszkópia álnegatív eredményeinek aránya (3/126 = 2,38%) szintén kedvezőbb volt, mint a HPV-vizsgálaté (9/126 = 7,14%). A cervicalis intraepithelialis neoplasia-2 vagy súlyosabb fokozatú hámelváltozások azonosításában a spektroszkópia szenzitivitása 94% (95% CI = 0,84–0,99), specificitása 22% (95% CI = 0,15–0,31), negatív prediktív értéke 90% (95% CI = 0,73–0,98), pozitív prediktív értéke 34% (95% CI = 0,26–0,43) volt (p = 0,00130). Következtetés: Az MHS fejlett innovatív technológián alapuló, azonnali eredményt adó vizsgálóeljárás, amely kiemelkedően alacsony álnegatív eredménye miatt nagy segítséget nyújt a citológiai eltéréssel rendelkező betegek további vizsgálatában. Orv Hetil. 2021; 162(20): 790–799.

Summary. Introduction: Despite the use of human papillomavirus (HPV) testing, the management of the transitional categories of cytology-based screening still remains a challenge. The modern multimodal hyperspectroscopy (MHS) of the cervix is a novel digital technology based on artificial intelligence, providing an instant result in the assessment of cytology-based screening abnormalities. Patients and methods: 208 women (age 18–75) were enrolled. The patients already had cytology results and an operation on the cervix indicated at the time of inclusion. HPV and the hyperspectroscopy examination was performed pre-operatively. The pre-indicated operation was performed on 166 patients. Results: Cytology-based screening alone (in the category of all patients) resulted in a high false-positive rate (69.28%). In this category, the MHS had an outstanding false-negative rate (3/166 = 1.80%) compared to the HPV (11/165 = 6.66%). The false-positive rate of the spectroscopy examination (91/166 = 54.81%) was higher than that of the HPV testing (40/165 = 24.24%). In the atypical squamous cell (ASC-US/ASC-H) category, the false-negative rate of the spectroscopy (3/126 = 2.38%) was also lower than that of the HPV test (9/126 = 7.14%). In the detection of high-grade abnormalities (cervical intraepithelial neoplasia 2 and worse), the spectroscopy had a 94% sensitivity (95% CI = 0.84–0.99), with a 22% specificity (95% CI = 0.15–0.31), an 90% negative predictive value (95% CI = 0.73–0.98), and a 34% positive predictive value (95% CI = 0.26–0.43) (p = 0.00130). Conclusion: In the case of cytological abnormality, the MHS provides an immediate result based on advanced digital technology, and because of its outstanding false negative rate it is a great aid and should be considered in the triage of such patients. Orv Hetil. 2021; 162(20): 790–799.

Open access
Orvosi Hetilap
Authors: Dezső Ribli, Richárd Zsuppán, Péter Pollner, Anna Horváth, Zoltán Bánsághi, István Csabai, Viktor Bérczi, and Zsuzsa Unger

J, et al. The past, present and future role of artificial intelligence in imaging. Eur J Radiol. 2018; 105: 246–250. 20 Castellino RA. Computer aided detection (CAD): an

Open access