Jul, 2018

ChestNet: 用于胸部 X 射线分类的深度神经网络

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TL;DR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。
computer-aided techniquesthorax diseasesdeep learning-based solutionsattention mechanismchestnet model
发现论文，激发创造
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    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

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    Mar, 2021

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    Jan, 2018

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    Nov, 2017

  • 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

  • CheXNet: 深度学习实现胸部 X 光片放射学级别的肺炎检测

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    Nov, 2017

  • 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

  • TieNet: 用于胸部 X 光片中常见胸部疾病分类和报告的文本图像嵌入网络

    本文提出了基于 Text-Image Embedding 网络的自动标注框架和胸透报告系统，利用临床自由文本的先验知识，结合卷积循环神经网络的多层注意力模型，对图像和文本进行嵌入和分类，并在未标记数据上相对于现有技术取得了更好的分类结果（平均 AUC 增加 6%）。

    Jan, 2018

  • 使用深度卷积神经网络集合进行胸部 X 射线图像上的肺炎检测

    通过集成学习技术，本研究提出了一种基于预训练卷积神经网络的计算机辅助肺炎诊断方法，通过联合提取来自三种模型的特征，提高了肺炎检测的准确性。该方法在测试阶段取得了 93.91% 的准确率和 93.88% 的 F1 值。

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