May, 2020

双采样关注网络用于诊断社区获得性肺炎相关 COVID-19

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TL;DR该研究提出了一种基于双采样关注网络用于肺部 CT 扫描的 COVID-19 诊断自动化算法，使用了一种新颖的在线注意力模块来诊断 COVID-19 ，并提出了双重采样策略来缓解诊断上的数据不平衡性问题。此算法在 COVID-19 早期诊断方面的性能表现非常棒。
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发现论文，激发创造
  • 使用深度学习技术检测新冠肺炎与社区获得性肺炎的胸部 CT 影像

    该研究提出一种基于卷积神经网络的两阶段分类框架，用于检测使用胸部计算机断层扫描图像进行 COVID-19 和社区获得性肺炎 (CAP) 的分类。该框架的切片级分类准确率达到 94％以上。在 COVID-19，CAP 和健康分类的更精细的三路分类方面，该框架的验证准确度超过 89.3％。经 IEEE ICASSP 2021 信号处理大挑战 (SPGC) 验证，该框架的总体准确率达到 90％，敏感度分别为.857, .9 和.942，以在评估中排名第一。

    Apr, 2021

  • COVID-CAPS: 基于胶囊网络的 X 光图像 COVID-19 病例识别框架

    这篇研究论文提出了一种基于 Capsule Networks 的 COVID-CAPS 建模框架，旨在提高 COVID-19 的诊断能力，它能够处理小数据集，且准确率与特异性较之前基于 CNN 的模型更高。另外，通过对外部数据集的预训练，它的诊断能力可以进一步提高。

    Apr, 2020

  • 利用多种知识源的关注机制进行 CT 图像 COVID-19 检测

    利用多个有用的信息来源，将感染区域和特定的热点地图引入深度网络中，以提高新型肺炎的 CT 诊断性能。

    Sep, 2020

  • 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

  • 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

  • CovidCTNet：一种基于开源深度学习的 CT 图像识别 COVID-19 方法

    为了提高新型冠状病毒肺炎 CT 成像检测的准确性，我们开发了名为 COVIDCTNet 的一组算法，该算法可将新型冠状病毒肺炎与社区获得性肺炎和其他肺部疾病区分开来，并将 CT 成像检测的准确性提高到 90%，比放射科医生 70% 更高。

    May, 2020

  • 基于 Residual Attention U-Net 的 COVID-19 胸部 CT 图像多类别自动分割

    通过提出的一种基于深度学习的自动分割算法，在公开数据集上展示出该算法对于 COVID-19 对胸部 CT 影像分割的突出表现，为实现对 COVID-19 肺部感染的量化诊断打下了基础。

    Apr, 2020

  • 使用 EfficientNet 和 Attention 机制从 CT 扫描中检测 Covid-19

    通过深度学习模型和图像分析构建的管道实现对肺部 CT 扫描图像中 COVID-19 的检测，并在竞赛数据集的验证集中表现优于去年的团队。

    Mar, 2024

  • 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

  • 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