Jul, 2021

COVID-VIT：基于视觉变换模型的 CT 胸部图像 COVID-19 分类

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TL;DR本文通过建立可解释的视觉 Transformer 深度学习技术，旨在基于胸部 X 线片预测 COVID-19 肺炎的诊断结果，以期进行更快速、准确和规范的人群筛查，通过对病人的三维数据进行二分类的训练，分析和探究了两种深度学习方法，即建立在传统卷积神经网络（CNN）基础上的 DenseNet 和基于关注模型的视觉 Transformer，结果表明视觉 Transformer 表现更佳，F1 分数为 0.76。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • MIA-COV19D: 基于三维胸部 CT 图像分析的 COVID-19 检测

    本文介绍了一个包含约 5,000 个三维 CT 扫描的标注 COVID-19 的数据库（COV19-CT-DB），其中分为训练集、验证集和测试集，并且提供了基于 CNN-RNN 网络的深度学习方法以及其在该数据库上的性能报告。

    Jun, 2021

  • 基于视觉 Transformer 的胸部 X 射线 COVID-19 检测研究

    COVID-19 检测中，迁移学习结合视觉变换器是一种有效的方法，并且在实验中显示出了优于传统方法和卷积神经网络的表现，这证明了视觉变换器在改进临床筛查和诊断的效率和准确性方面具有潜力。

    Jul, 2023

  • COVID-VR：基于体视学计算机断层扫描的深度学习 COVID-19 分类模型

    基于体素渲染图像的 COVID-VR 方法能够有效识别肺部病变并且在与基于切片的方法进行竞争时表现出竞争力。

    Aug, 2023

  • 使用低层胸部 X 光特征语料库的视觉变换器，用于 COVID-19 诊断和严重程度量化

    本论文提出了一种创新的 Vision Transformer 算法用于诊断和量化 COVID-19 的严重程度，通过使用基础网络提取常见的胸片异常结果，并利用其嵌入特征作为 Transformer 模型的语料库，实现了针对 CXR 的目标。实验结果显示，该模型在诊断和严重程度量化任务上具有卓越的泛化能力和最先进的性能，这是广泛部署所必需的。

    Apr, 2021

  • COVID-19 分类的统计测试视觉变换器

    该研究提出了一种同时使用 2-D 和 3-D 模型的方法，通过 Deep Wilcoxon signed-rank test （DWCC）来确定 Chest CT scan 的每一层的重要性，并借助 Convolutional CT scan-Aware Transformer (CCAT) 发现 Chest CT scan 的上下文信息，以判断出其是否为 COVID-19，该方法较之现有方法具有更好的性能。

    Jul, 2021

  • 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

  • 使用迁移学习检测胸部 X 光图像中的 COVID19

    本文研究了使用迁移学习的方法，通过根据 VGG-16 和 VGG-19 的经典体系结构进行分类器块与超参数调整，以自动检测胸部 X 光图像中的 COVID-19。实验结果展示了迁移学习在医学成像领域中的实用性，不仅可以防止过拟合和收敛问题，还可以获得最优的分类性能。

    Apr, 2023

  • 自动化 COVID-19 存在与严重程度分类

    利用计算机断层扫描技术，通过采用集成学习策略（包括迁移学习和预训练 ResNet34 和 DenseNet121）和 COVID-19 特定的预处理，结合医疗信息（感染 - 肺比率、患者年龄和性别等），该方法实现了对 COVID-19 感染的检测和预测，AUC 分别为 83.7％和 79.0％，其成果可与目前在该领域中存在的其他方法进行比较。

    May, 2023

  • 基于视觉变换器和可解释人工智能的 CoVid-19 检测

    通过视觉转换器技术的端到端框架，提出了一种用于肺部疾病诊断的方法，其中涵盖了数据增强、模型训练和评估等步骤。在 Covid 19 放射学数据库等数据集上测试和评估了一种专门的紧凑型卷积转换器模型，该模型在训练和验证阶段均取得了更好的准确性。

    Jul, 2023