Krause und Pachernegg
Verlag für Medizin und Wirtschaft
Artikel   Bilder   Volltext

Mobile Version
A-  |   A  |   A+
Werbung
 
Abbildungen und Graphiken
Bals-Pratsch M et al.  
Der Fertilitätsnavigator als personalisiertes Schwangerschaftsvorhersagemodell bei der Assistierten Reproduktion (ART) // The Fertility Navigator as a personalized pregnancy prediction model in assisted reproductive technology (ART)

Journal für Reproduktionsmedizin und Endokrinologie - Journal of Reproductive Medicine and Endocrinology 2026; 23 (2): 64-71

Volltext (HTML)    Summary    Praxisrelevanz    Abbildungen   


Abbildung
 
Neurales Netz
Abbildung 1: Schema eines neuronalen Netzes: Ein neuronales Netz bekommt Eingaben x und erzeugt Ausgaben y. Die weißen Kreise sind Neuronen.


Keywords: Deep LearningKIneuronales NetzSchema
 
 
Neuron
Abbildung 2: Funktionsweise eines Neurons: Eintreffende Signale (x) werden mit Gewichten (w) multipliziert, anschließend aufsummiert in S, dann wird eine Aktivierungsfunktion (s) auf die Summe (v) angewandt und das Ergebnis dieser Funktion (z) an die nächsten Neuronen weitergegeben.


Keywords: KINeuronSchema
 
 
Datensatz
Abbildung 3: Verwendung von Trainings- und Testdatensätzen beim „Machine Learning“


Keywords: DatensatzKImaschinelles LernenSchema
 
 
Modell
Abbildung 4: Entstehung des Ratings durch den Fertilitätsnavigator mittels verschiedener Algorithmen, Prioritäten und Tendenzen


Keywords: AlgorithmusFertilitätsnavigatorKI-Modell
 
 
Evaluierung des Fertilitätsnavigators
Abbildung 5: Evaluierung des Fertilitätsnavigators mit AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic)


Keywords: AUROCDiagrammFertilitätsnavigator
 
 
Evaluierung des Fertilitätsnavigators
Abbildung 6: Evaluierung des Fertilitätsnavigators mit dem F1-Score


Keywords: DiagrammF1-ScoreFertilitätsnavigator
 
 
 
copyright © 2000–2026 Krause & Pachernegg GmbH | Sitemap | Datenschutz | Impressum
 
Werbung