本文探讨采用长短期记忆（LSTM）深度神经网络来挖掘多元时间序列的临床医疗数据，特别是在重症监护病房（ICU）中的应用，通过将128个诊断结果与13个临床测试指标进行分类建模，获得了优于其他多层感知机的分类效果。

Nov, 2015

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

该论文提出了一种基于随机注意力机制的递归神经网络模型，该模型能够学习在检测胸部 X 射线扫描中，哪些区域应该被视觉化探索，以便得出是否存在特定放射性异常的结论。

Jan, 2017

本文介绍了使用MIMIC-CXR数据集训练并评估深度卷积神经网络来识别多种常见胸部疾病的结果，提出了一种可以同时处理前后位胸透图像的新型DualNet体系结构，并通过与使用单独基准前位和侧位分类器进行比较来展示DualNet体系结构的性能提升。

Apr, 2018

通过交叉校验三个不同医院的158,323幅胸部X光片，证明在不同医院系统中使用卷积神经网络进行肺炎筛查的性能较低，并且在实际临床应用中，基于模型训练的测试数据得出的性能估计可能高估了实际性能。

Jul, 2018

本研究研究了深度学习应用于胸部X光片的自动诊断疾病方面存在的问题，提出了针对偏斜类别的解决方案，并通过简单的迁移学习方法进行了验证。

Sep, 2020

通过两种时间距离视觉变换器的解释，本研究对广泛的长期医学影像进行了创新性的分类，并在CT肺筛查研究中取得了成功，优于横截面方法。

Sep, 2022

本文研究了利用病人历史记录信息的CNN图像分类模型。模型使用了Chest X-Ray成像技术，利用机器学习算法进行自动评估，展示出使用病人历史记录等附加信息时分类模型的性能显著提高。

Oct, 2022

我们开发了一个神经网络训练框架，用于不断训练少量的医学影像数据，并创建了在缺乏验证或测试集的情况下评估训练的启发式方法。

Sep, 2023

通过结合结构化患者数据和非结构化临床记录，我们提出了一种新颖的多模态深度神经网络框架，用于生成描述医学图像结果的胸部X射线检查报告，并通过引入条件交叉多头注意力模块来融合这些异构数据模态，弥合视觉和文字数据之间的语义差距。与仅依赖图像的模型相比，实验证明通过使用附加模态可以显著改善结果，在ROUGE-L指标上达到了文献相关最高的性能。此外，我们采用了人工评估和临床语义相似度测量以及词重叠度指标来提高定量分析的深度。由经过认证的放射科医师进行的人工评估确认了该模型在识别高级结果方面的准确性，但也强调需要更多的改进以捕捉细微的细节和临床背景。

Nov, 2023