Aug, 2020

使用胸部 X 光和 CT 扫描进行 COVID-19 检测和预测的机器学习常见陷阱及建议

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TL;DR研究表明，2020 年针对新冠肺炎的机器学习模型都存在方法学缺陷和 / 或潜在偏差，无法在临床上实际使用。为此，该文提出多项建议以解决这些问题并提高模型开发的质量和文件的可靠性。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • COVID-CT-MD: COVID-19 计算机断层扫描数据集，可应用于机器学习和深度学习

    介绍了一个新的 COVID-19 CT 扫描数据集 COVID-CT-MD，该数据集不仅包括 COVID-19 病例，而且还包括 CAP 的健康和感染主体，并标有叶片级别，切片级别和病人级别标签，有助于开发先进的基于机器学习和深度神经网络的解决方案。

    Sep, 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

  • 赋能医学影像的人工智能技术：一项关于使用放射和断层影像进行 COVID-19 检测和分割的机器学习方法综述

    该论文着重介绍了使用机器学习以增强 COVID-19 诊断中的医学影像学方法，例如深度学习可以在几分钟内无需人工干预准确地区分肺部的损伤。此外，机器学习可以辅助放射科医生做出更精确的临床决策，例如检测和区分不同呼吸系统感染以及在 CT 和 X 射线图像中分割感染，即使损伤的大小和形状不同。该文章批判性评估了在 CT 和 X 射线图像的分割、分类和检测中使用的机器学习方法，这些方法被广泛应用于临床和医院设置中以在各个方面详尽地呈现肺部情况。普遍预期这项技术将继续在医疗保健领域占据核心地位，并推动防疫工作的进一步进展。

    Jan, 2024

  • 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

  • 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

  • 用动量对比学习进行少样本胸部 CT 图像 COVID-19 诊断

    提出一个新的深度学习算法来自动诊断 COVID-19，该算法只需要少量样本进行训练，使用对比学习训练编码器来捕获表达性特征表示，并采用代表性网络进行分类。在两个公开可用的已注释 COVID-19 CT 数据集上，我们的结果表明我们的模型在基于胸部 CT 图像的 COVID-19 精确诊断方面表现出优越性能。

    Jun, 2020

  • 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

  • COVID-19 影像数据集的收集：前瞻性预测是未来

    本文描述了首个 COVID-19 公共图像数据集合并对其可能用例进行的初步探索，该数据集包含数百张胸部 X 射线图像和相关数据，最大程度地促进了 COVID-19 的治疗。

    Jun, 2020