Sep, 2020

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

    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。

    Mar, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • TeliNet：用于 COVID-19 诊断的 CT 扫描图像分类

    利用卷积神经网络 TeliNet，我们针对竞赛中提供的 CT 扫描图像，对 COVID-19 患者进行分类，结果优于竞赛基准和 VGGNet 方法，并且相对于其他方法，我们提出的解决方案更轻量级。

    Jul, 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

  • 用医学影像进行 COVID-19 病例分类的深度学习模型

    使用胸部计算机断层扫描图像来检测冠状病毒感染已引起广泛关注，本研究利用深度学习模型对感染者进行精确分类，并包含了对不同类型的医学图像进行 Covid-19 分类的工作，以提高 Covid-19 诊断的准确性和速度。

    Oct, 2023

  • COVID_MTNet：基于多任务深度学习方法的 COVID-19 检测

    该研究提出了一种基于多任务深度学习方法的快速有效的 COVID-19 患者识别方法，同时考虑 X 射线和 CT 扫描图像，使得 COVID-19 检测的测试准确率分别为 84.67％和 98.78％，并提出了一种定量分析策略以确定 X 射线和 CT 图像中的感染区域百分比，为 COVID-19 检测和感染区域定位提供了有前景的结果。

    Apr, 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