CVPRNov, 2017

胸部 X 光片的多标记分类的强化级联卷积神经网络

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TL;DR本研究通过训练深度学习模型，提出了一种能够诊断 14 种疾病的级联深度神经网络，其表现优于基线并与其他已发布的方法竞争，探讨了针对 ChestX-ray14 数据集的训练 DCNN 的损失函数选取和使用级联建模标签依赖性以及提高深度学习模型准确性的问题。
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发现论文，激发创造
  • 使用密集卷积神经网络对胸部 X 光影像进行多标签分类的研究

    本项目提出了一种基于 DenseNet 和 GRADCAM 的多标签胸透疾病诊断模型，能够在 X 线图像中准确检测出多种胸部病理，并实现了深度学习算法的模型可解释性。

    Feb, 2022

  • 基于混合卷积神经网络 - 变换器架构的胸部 X 射线疾病计算机辅助诊断

    通过将 DenseNet121 卷积神经网络与自注意力机制相结合的 SA-DenseNet121 模型，可以在胸部 X 射线中识别多种胸部疾病，并在诊断工作流程中提供支持，改善效率并减少诊断错误。

    Apr, 2024

  • 利用卷积神经网络解释胸部 X 射线，利用分层疾病依赖性和不确定标签

    该研究提出了一种基于深度卷积神经网络的监督式多标签分类框架，用于预测 14 种常见胸部疾病的风险，同时针对常见胸透数据集中不确定样本占据的显著比例，提出了标签平滑技术。在超过 200k 的数据集上训练，该模型在 5 项病理学的验证集中实现了 0.940 的平均 AUC 分数，表现高于独立测试集中的其他三位医学专家，该方法在 CheXpert 排行榜上排名第一。

    Nov, 2019

  • ChestNet: 用于胸部 X 射线分类的深度神经网络

    本文提出了 ChestNet 模型，它将注意力机制融合到深度卷积神经网络中，以有效诊断胸部疾病，其结果表明，在使用官方病人方式分割的 Chest X-ray 14 数据集上，该模型优于其他无需额外训练数据使用的方法。

    Jul, 2018

  • 利用层次疾病依赖和不确定标签通过 CNN 解释胸部 X 光片

    利用深度卷积神经网络（CNNs）构建了一个多标签分类框架，能够准确检测 14 种常见胸部疾病和病灶的存在，通过对 UGCXR 数据集的训练，该模型取得了目前最高的 AUC 分数 0.940， 平均优于独立评审组中的 2.6 位放射科医生，表现优于目前 CheXpert 测试集上的其他分类器。

    May, 2020

  • 学习阅读胸部 X 光片：基于循环神经级联模型的自动图像注释

    本文介绍了一种利用深度学习模型进行图像内疾病检测和标注的方法，通过采用卷积神经网络和循环神经网络进行训练，可以有效提高图像注释结果的准确性。

    Mar, 2016

  • 像放射科医生一样进行诊断：面向胸部疾病分类的注意力引导卷积神经网络

    本研究提出了一种三分支注意力引导卷积神经网络（AG-CNN），它可从特定于疾病的区域学习以避免噪声和提高对齐性，并与全局分支相结合，从而产生了准确的胸部 X 射线诊断。

    Jan, 2018

  • 用于胸部 X 光分类的自监督深度卷积神经网络

    本研究提出了一种自监督深度神经网络，在未标记的胸部 X 射线数据集上进行预训练，并将学到的表示迁移到下游任务 —— 呼吸系统疾病的分类。在四个公共数据集上获得了有竞争力的结果，而不需要大量标记的训练数据。

    Mar, 2021

  • 胸部 X 射线弱监督深度学习用于疾病分类和定位

    本文提出了一种基于弱监督深度学习框架的方法，该框架配备了压缩和激励块、多图传输和最大 - 最小池化，用于分类胸部疾病以及定位可疑病变区域，实验证明所提出的模型具有更好的性能。

    Jul, 2018

  • 用于多类胸部感染诊断的深度残差卷积神经网络

    基于深度学习的残差卷积神经网络模型在多类别胸部感染诊断中展示了 93% 的准确率，但对纤维化等不同类别的性能差异表明了自动医学图像诊断的复杂性和挑战，同时为未来的研究提供了方向和改进建议。

    Nov, 2023