Jan, 2018

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

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TL;DR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。
thorax disease classificationchest x-ray imagesattention guided convolution neural networklocalizationdisease-specific regions
发现论文，激发创造
  • 基于注意力引导的课程学习，用于胸部 X 光片弱监督分类和定位

    利用放射学报告中的疾病严重程度信息，基于卷积神经网络的注意力引导课程学习（AGCL）框架进行胸部疾病的联合分类和弱监督定位，提高了分类 AUC 和定位召回率和精度。

    Jul, 2018

  • 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

  • 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

  • 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

  • 胸部 X 光片的多标记分类的强化级联卷积神经网络

    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。

    Nov, 2017

  • 使用交叉注意力网络进行多标签胸部疾病图像分类

    本研究探讨了在医疗诊断和治疗计划中支持临床的自动疾病分类的技术，并提出了一种新颖的交叉注意力网络方案（Cross-Attention Networks）来分类胸透图像以提高性能，同时结合新的损失函数，克服了数据不平衡的问题，并取得了最先进的结果。

    Jul, 2020

  • LeDNet: 多标签放射影像分类的定位启用深度神经网络

    利用新颖的局部化技术和卷积神经网络，我们通过胸部 X 光图像检测胸廓疾病，并且使用 Lung Disease Prediction Network（LeDNet）来提高准确性。我们通过局部化方法提取胸部 X 光图像的肺部区域面具，并将其叠加在原始 X 光图像上，形成面具叠加图像，然后使用 DenseNet-121 分类模型选择特征进行疾病分类预测。我们的实验证明了原始 CheXpert 图像和面具叠加图像的分类结果并进行了准确性和损失曲线分析。

    Jul, 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

  • 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

  • 一种用于 COVID-19 诊断的卷积神经网络模型设计

    使用 19 层 CNN 网络结构对 COVID-19 在胸部 X 光图像中的识别进行了研究，实验结果表明该方法优于现有的方法，可作为临床医生正确判断 COVID-19 的工具。

    Nov, 2023