Mar, 2020

COVID-Net：面向胸片图像 COVID-19 病例检测的定制深度卷积神经网络设计

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TL;DR研究针对 COVID-19 的放射学筛查方法，基于深度卷积神经网络设计了 COVID-Net 模型并开源，构建了以公开的 COVID-19 阳性病例最多的 COVIDx 数据集，通过模型的可解释性方法获得与 COVID 病例相关的要素，以提高放射学筛查效率和加速疾病的诊断与治疗。
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发现论文，激发创造
  • COVID-Net CXR-2：一种增强的深度卷积神经网络设计，用于从胸部 X 光图像中检测 COVID-19 病例

    COVID-Net CXR-2 是一种新型深度卷积神经网络，可用于从 CXR 图像中检测 COVID-19。该研究建立了拥有多个国家的 16656 名患者的 19203 幅 CXR 图像的基准数据集，成为最大且最多样化的开放获取的 COVID-19 CXR 数据集。该网络可实现 95.5% 的灵敏度和 97.0% 的阳性预测值，并得到透明和负责任的审核。

    May, 2021

  • COVIDNet-CT: 基于深度卷积神经网络的定制设计，用于从胸部 CT 图片中检测 COVID-19 病例

    通过一种基于深度卷积神经网络的设计探索方法，我们提出了 COVIDNet-CT，该模型可通过胸部 CT 图像检测 COVID-19 病例，并引进了 COVIDx-CT 基准 CT 图像数据集。COVIDNet-CT 和 COVIDx-CT 数据集都可在 COVID-Net 倡议的开源和开放访问方式下向公众提供。

    Sep, 2020

  • COVIDX-Net: X 光图像深度学习诊断 COVID-19 的架构

    本文介绍了一种新的深度学习框架 COVIDX-Net，用于协助放射科医师在 X 射线图像中自动诊断 COVID-19，该框架表现出很好的分类性能。

    Mar, 2020

  • COVID-Net CT-2：通过更大、更多样化的学习增强深度神经网络，以检测胸部 CT 图像中的 COVID-19

    该研究介绍了 COVID-Net CT-2，一种增强的神经网络，可通过胸部 CT 图像从数量和多样性最大的跨国患者病例进行培训，以便于实现 COVID-19 的诊断。 COVID-Net CT-2 表现良好，是计算机辅助 COVID-19 评估的有效工具。

    Jan, 2021

  • 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

  • 利用有限训练数据集对 CXR 上的 COVID-19 特征进行深度学习

    提出了一种基于统计分析结果和小型 CNN 的图像诊断方法，该方法在 COVID-19 诊断方面可以达到最先进的性能和可解释性，应用于胸部 X 光照射的人群中的病例筛查。

    Apr, 2020

  • 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

  • 利用 CNN 识别胸部 X 光成像中的 COVID-19 疾病

    研究利用卷积神经网络和胸部 X 射线图像对 COVID-19 进行快速而可靠的诊断，结果表明，使用三层卷积层的 CNN 模型可以高达 96% 的精度进行 COVID-19 的筛查。

    Sep, 2021

  • 使用深度学习和迁移学习算法从 X 光和 CT 图像诊断 COVID-19 肺炎

    本研究旨在构建一个多来源的 X 线与 CT 扫描图像的综合数据集，在其中运用深度学习和迁移学习算法构建出高效、响应迅速的 COVID-19 诊断方法，实验表明该方法可以达到 98% 预训练网络准确率和 94.1% CNN 修改准确率。

    Mar, 2020

  • 使用 X 射线图像与深度卷积神经网络自动检测冠状病毒疾病（COVID-19）

    本研究提出基于卷积神经网络的五个预训练模型，使用胸部 X 射线放射状图像实现对冠状病毒肺炎感染者的检测，其中 ResNet50 模型表现最佳，对 Dataset-1、Dataset-2 和 Dataset-3 分别达到 96.1%、99.5% 和 99.7% 的准确率，拥有高效的诊断性能。

    Mar, 2020