IJCAIAug, 2022

生成式迁移学习：使用少数胸部 X 光图像进行 Covid-19 分类

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TL;DR通过使用预训练模型，该研究利用较少的样本进行 Few Shot Learning，并比较了经典的深度迁移学习和该方法，并在 Covid-19 二进制分类案例中报告了 FSL 结果。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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-19：利用卷积神经网络的迁移学习进行 X 光影像自动检测

    使用深度学习算法中的卷积神经网络技术和迁移学习技术，对 1427 张通过公共医疗库获得的 X 光片中的 Covid-19 病人，普通肺炎和正常情况的病人进行自动检测，最终在 Covid-19 的检测准确率为 97.82%。

    Mar, 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

  • 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

  • 基于 GAN 的增强对深度学习 COVID-19 图像分类性能的影响

    该研究使用 StyleGAN2-ADA 和传统图像变换等方法对 COVID-19 胸部 X 射线图像进行了数据扩充，并进行了多类别分类问题的研究，结果表明以传统图像变换为基础的数据扩充方法更加适合该数据集。

    Apr, 2023

  • COVID-19 胸部 X 光图像的联邦学习实验

    在 COVID-19 识别方面，人工智能发挥着重要作用，特别是结合计算机视觉和深度学习技术可以帮助确定感染 COVID-19 的情况，然而，没有患者的特定医疗相关数据，深度学习方法在检测 COVID-19 时可能会缺乏足够的数据样本。因此，联邦学习是一种可以解决这个问题的方法，该论文提出了在 COVID-19 数据训练方面使用联邦学习的想法，并进行了实验验证其有效性。此外，作者还使用了四个流行模型（MobileNet，ResNet18，MoblieNet 和 COVID-Net）进行对比分析，结果表明联邦学习框架相较于未使用框架的模型能够更好地检测 COVID-19。

    Jul, 2020

  • 评估轻量级深度学习技术在医学成像中用于高精度 COVID-19 诊断的效果

    本文提出使用 MobileNetV2 模型的轻量级深度学习技术进行 COVID-19 检测的开发和性能评估，该模型与重量级模型相比性能相当且可大幅降低计算资源的成本和内存需求，为中低收入国家提供低成本和移动的点‑of‑care 检测系统提供了有效的解决方案。

    May, 2023

  • 高效 COVID19 检测中释放改进的深度学习模型

    COVID19 预测和检测的深度学习方法在此研究中得到了改进，并且高精度的预测模型可为医疗系统、决策者和研究者做出准确决策以减少 COVID-19 及其它传染病。

    Oct, 2023

  • 一种基于条件生成对抗网络的 COVID-19 CT 图像合成方法

    为满足 COVID-19 CT 成像数据需求，提出一种基于条件生成对抗网络的 CT 图像合成方法，可以高效生成高质量和逼真的 COVID-19 CT 图像，表现优于其他最先进的图像合成方法，有望应用于语义分割和分类等各种机器学习应用。

    Jul, 2020