Використання багатоагентного навчання з підкріпленням з агентами архітектури кодера-декодера для визначення оптимального місця резекції у пацієнтів з мультиформною гліобластомою

Автори: Krishna Arun, Moinak Bhattachrya, Paras Goel

Опубліковано: 2025-12-07

Переглянути на arXiv →
#cs.LG

Анотація

Цей проект розробляє систему штучного інтелекту, що пропонує наскрізне рішення для допомоги лікарям у діагностиці та плануванні лікування мультиформної гліобластоми (GBM), найсмертоноснішого раку людини. Вона використовує багатоагентне навчання з підкріпленням для визначення оптимальних місць резекції, маючи на меті покращити нині низький показник п'ятирічної виживаності, який становить 5,1%.

Використання багатоагентного навчання з підкріпленням з агентами архітектури кодера-декодера для визначення оптимального місця резекції у пацієнтів з мультиформною гліобластомою

Автори: Krishna Arun, Moinak Bhattachrya, Paras Goel

Опубліковано: 2025-12-07

Переглянути на arXiv →
#cs.LG

Анотація

Цей проект розробляє систему штучного інтелекту, що пропонує наскрізне рішення для допомоги лікарям у діагностиці та плануванні лікування мультиформної гліобластоми (GBM), найсмертоноснішого раку людини. Вона використовує багатоагентне навчання з підкріпленням для визначення оптимальних місць резекції, маючи на меті покращити нині низький показник п'ятирічної виживаності, який становить 5,1%.

FEEDBACK

Проекти

Немає проектів