Jan, 2019

Chester: 一个基于 Web 的本地计算胸部 X 光照片疾病预测系统

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TL;DR本研究开发了一个可由医疗专业人士使用的免费原型系统，以帮助他们了解深度学习工具在胸部 X 射线诊断中的实际应用。该系统可用作第二意见，用户可处理图像以确认或协助诊断。本文详细讨论了系统的三个主要组成部分：离群检测、疾病预测和预测解释。
发现论文，激发创造
  • XProtoNet: 全局和局部解释下的胸部影像诊断

    本研究提出了一种基于 XProtoNet 的胸部放射学全球和局部可解释的诊断方法，通过学习 X 光照片中每种疾病的代表性模式并将其作为原型来进行诊断，尽管需要可解释性的约束条件，但在公共 NIH 胸部 X 光数据集上仍实现了最先进的分类性能。

    Mar, 2021

  • ChestX-ray8: 医院规模的胸部 X 光数据库和关于常见胸部疾病弱监督分类和定位的基准测试

    本文介绍了一个新的胸部 X 光数据库，名为 “ChestX-ray8”，其中包括 108948 个患者的 32,717 个独特患者的前瞻性 X 光图像 和使用自然语言处理从相关放射学报告中提取的八个疾病图像标签。作者展示了这些常见的胸部疾病可以通过弱监督的多标签图像分类和疾病定位框架进行检测甚至空间定位，并证明了这一点。尽管初始数量结果报告良好，但基于深度卷积神经网络的 “阅读胸部 X 射线”（仅通过图像级标签训练）仍然是完全自动化的高精度 CAD 系统的艰巨任务。

    May, 2017

  • 基于多模型深度学习方法的自动胸片报告生成器

    通过利用多个二元分类模型，将放射学异常检测限制在心脏肥大、肺积液和实变方面，我们提出了一种基于多模型深度学习的自动胸部 X 射线报告生成系统，旨在辅助放射科医生的工作，通过图像预处理、使用深度学习模型检测异常、生成报告三个步骤来生成一份放射学报告，从而降低放射科医生的工作负担并提高胸部 X 射线诊断的准确性。

    Sep, 2023

  • CheXNet: 深度学习实现胸部 X 光片放射学级别的肺炎检测

    研究发现通过使用基于卷积神经网络的算法 CheXNet，可以高于目前实践放射科医师的水平从胸部 X 光片中检测出肺炎，该算法使用了目前最大的公开数据集 ChestX-ray14，并可以检测数据集中的 14 种疾病并达到最先进的结果。

    Nov, 2017

  • 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

  • 胸部 X 光分析的深度学习：一份调查

    本文回顾了使用深度学习对胸部 X 射线摄影进行分析的所有研究，并对图像级预测（分类和回归）、分割、定位、图像生成和领域自适应的工作进行了分类。同时详细介绍了商业应用，并提供了关于现有技术水平和未来潜在方向的全面讨论。

    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

  • 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

  • Deep-COVID: 使用深度迁移学习从胸部 X 射线图像预测 COVID-19

    利用深度学习模型对新冠肺炎胸部放射照片进行诊断，在公共数据集中取得了 98% 左右的敏感性。

    Apr, 2020