Jan, 2021
基于自监督表示学习和多图像预测的COVID-19预后
COVID-19 Deterioration Prediction via Self-Supervised Representation
Learning and Multi-Image Prediction
TL;DR本文使用self-supervised学习方法(即MoCo方法)实现了以胸部X光为基础的COVID-19患者恶化预测模型,包括不良事件恶化和氧需求增加两种类型,并提出了可处理多图像序列的新型Transformer-based架构,在96小时内,模型准确预测了患者的恶化和死亡情况。