Dec, 2016

卷积神经网络多源迁移学习在肺部图像分析中的应用

PDF
TL;DR应用迁移学习技术，通过纹理数据库来改进深度卷积神经网络的训练方法，并将不同卷积神经网络中的知识结合，进而实现肺组织病变的分类，该方法的成功应用表明了在医学图像分析领域中，训练神经网络的方法同样重要于设计它的架构。
interstitial lung diseasescomputer-aided diagnosisconvolutional neural networktexture databasestransfer learning
发现论文，激发创造
  • 基於深度卷積神經網絡的計算機輔助檢測：CNN 架構、數據集特徵和轉移學習

    该论文主要探讨了如何在医学成像领域中运用深度卷积神经网络实现计算机辅助检测。作者对不同的卷积神经网络结构进行了评估，并考虑了数据集规模和图像空间背景对性能的影响。文章还阐述了将 ImageNet 预训练模型迁移到医学成像问题中的有效性，并通过两个计算机辅助检测问题的实验展示了更好的性能。

    Feb, 2016

  • 扩张全卷积网络在病理性肺组织语义分割中的应用

    研究利用基于纯卷积神经网络，进行肺部 CT 图像的语义分割，实现自动化诊断使用的计算机辅助诊断系统来提升诊断效率和准确性。

    Mar, 2018

  • 卷积神经网络在乳腺癌筛查中的应用：指数衰减下的迁移学习

    本文提出一种基于卷积神经网络模型的计算机辅助诊断系统，通过迁移学习和微调层次，探索了在大数据稀缺的情况下分类乳腺肿块病变的方式，与其他方案相比表现更佳。

    Nov, 2017

  • 卷积神经网络在肺部结节分类中输入大小的影响

    使用卷积神经网络分析低剂量 CT 肺癌筛查图像以减少错误结果，并在 LUNA16 挑战数据集上表现出 82.1% 的敏感性。

    Jul, 2021

  • 利用深度卷积神经网络在计算机断层扫描图像中准确检测肺结节

    本研究提出了一种基于卷积神经网络的肺结节检测方法，首先使用卷积神经网络进行候选检测，随后使用三维卷积神经网络进行假阳性减少。实验结果表明，该方法在肺结节检测方面表现卓越，并在 LUng Nodule Analysis 2016（LUNA16）挑战中排名第一。

    Jun, 2017

  • 慢性阻塞性肺疾病多中心分类的迁移学习

    通过多中心数据集，使用高斯纹理特征和加权逻辑分类器诊断慢性阻塞性肺疾病 (COPD)，并发现其优于已有的弱监督学习方法。

    Jan, 2017

  • 基于视觉变换器和可解释人工智能的 CoVid-19 检测

    通过视觉转换器技术的端到端框架，提出了一种用于肺部疾病诊断的方法，其中涵盖了数据增强、模型训练和评估等步骤。在 Covid 19 放射学数据库等数据集上测试和评估了一种专门的紧凑型卷积转换器模型，该模型在训练和验证阶段均取得了更好的准确性。

    Jul, 2023

  • 评估 LeNet 算法在伊拉克肿瘤教学医院 / 国家癌症疾病中心的肺癌分类中的应用

    使用 LeNet 和卷积神经网络在公开数据集上进行的肺肿瘤检测实验中，成功率为 99.51％，敏感性为 93％，特异性为 95％，并且与现有方法相比得到了更好的结果。

    May, 2023

  • 深度迁移学习在医学影像中的机制

    本研究系统研究了将在 ImageNet 数据上训练的卷积神经网络 (CNN) 在超声图像肾脏检测问题上进行转移学习的过程，并表明通过转移学习可以获得更好的性能。

    Apr, 2017

  • 利用可转移特征的上下文感知学习进行乳腺癌组织学图像分类

    使用基于 CNN 的分类激活特征和重叠图像块的特征来实现基于上下文信息的乳腺癌分类方法。结果表明，该方法在小数据集上比现有算法表现更出色。

    Feb, 2018