Mar, 2020

人工智能在筛查病毒性和 COVID-19 肺炎中的作用

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TL;DR本研究旨在研究利用深度学习技术对 X 光胸片进行 COVID-19 肺炎自动检测的实用性，该网络训练的准确率、精确率、敏感性和特异性均较高，可作为 COVID-19 快速筛查工具的一种替代方案。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 用深度学习系统筛查新型冠状病毒肺炎

    该研究使用深度学习技术建立了一种早期筛查模型，通过分割和分类肺部 CT 图像来区分 COVID-19 肺炎，流感 A 病毒性肺炎和健康情况，并证明其为临床医生提供的一种有效的补充诊断方法。

    Feb, 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

  • 使用深度学习在小数据集上从胸部 X 光中检测 Covid-19

    本文探讨使用胸部 X 光影像诊断 COVID-19 疾病的实用性，经深度卷积神经网络调整后，在十折交叉验证中，102 例 COVID-19 病例全部正确分类，AUC 为 0.997；在一组测试集上，20 例未见过的 COVID-19 病例全部正确分类。

    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

  • 基于 Vision Transformer 技术对胸部 X 光图像进行分析以提高 COVID-19 诊断

    本研究针对 COVID-19 的自动诊断提出了一种基于预训练的 Vision Transformer 模型对胸部 X 光图像进行微调的创新框架，经过鉴定，该模型在二元分类、三元分类和四元分类性能方面均表现出超凡的精度。

    Jun, 2023

  • 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

  • 提高诊断精确度：利用机器学习技术在胸部 X 射线图像中准确检测 Covid-19、肺炎和结核病

    通过深度学习和图像处理，研究提出了一种多类别分类方法来增加胸部疾病的诊断精确性，通过与多个经过预训练的迁移学习模型进行比较，该方法在 COVID-19、肺结核和肺炎的诊断上表现出了高准确度。

    Oct, 2023

  • 基于对抗训练的鲁棒可解释性胸部 X 射线 COVID-19 诊断

    通过 21 个卷积神经网络模型在多样化的 33,000 + 胸部 X 射线图像上进行训练和评估，我们的研究旨在解决人工智能在 COVID-19 检测中的可解释性和鲁棒性问题，通过对抗训练提高了模型的鲁棒性，并生成了与专业放射科医生发现相一致的突出热力图。

    Nov, 2023

  • 基于图像和声学技术的深度神经网络 COVID-19 检测与诊断：最新综述

    通过对深度学习算法在新型冠状病毒 COVID-19 检测中的应用进行全面探讨，研究人员指出，基于胸部 CT 和 X 射线图像的深度学习算法可以有效地检测肺炎，从而实现对 COVID-19 的早期诊断和预防传播。同时，文章还简要讨论了最新的咳嗽分析应用和人类移动估计技术，以限制 COVID-19 的传播。

    Dec, 2020