ICMLOct, 2022

基于 RNN 患者监测的胸部 X 光分类改进

PDF
TL;DR本文研究了利用病人历史记录信息的 CNN 图像分类模型。模型使用了 Chest X-Ray 成像技术，利用机器学习算法进行自动评估，展示出使用病人历史记录等附加信息时分类模型的性能显著提高。
chest x-ray imagingautomated assessmentmachine learning modelspatient history informationcnn-based image classification
发现论文，激发创造
  • 利用卷积神经网络解释胸部 X 射线，利用分层疾病依赖性和不确定标签

    该研究提出了一种基于深度卷积神经网络的监督式多标签分类框架，用于预测 14 种常见胸部疾病的风险，同时针对常见胸透数据集中不确定样本占据的显著比例，提出了标签平滑技术。在超过 200k 的数据集上训练，该模型在 5 项病理学的验证集中实现了 0.940 的平均 AUC 分数，表现高于独立测试集中的其他三位医学专家，该方法在 CheXpert 排行榜上排名第一。

    Nov, 2019

  • 胸部 X 光分析的深度学习：一份调查

    本文回顾了使用深度学习对胸部 X 射线摄影进行分析的所有研究，并对图像级预测（分类和回归）、分割、定位、图像生成和领域自适应的工作进行了分类。同时详细介绍了商业应用，并提供了关于现有技术水平和未来潜在方向的全面讨论。

    Mar, 2021

  • 基于混合卷积神经网络 - 变换器架构的胸部 X 射线疾病计算机辅助诊断

    通过将 DenseNet121 卷积神经网络与自注意力机制相结合的 SA-DenseNet121 模型，可以在胸部 X 射线中识别多种胸部疾病，并在诊断工作流程中提供支持，改善效率并减少诊断错误。

    Apr, 2024

  • 利用层次疾病依赖和不确定标签通过 CNN 解释胸部 X 光片

    利用深度卷积神经网络（CNNs）构建了一个多标签分类框架，能够准确检测 14 种常见胸部疾病和病灶的存在，通过对 UGCXR 数据集的训练，该模型取得了目前最高的 AUC 分数 0.940， 平均优于独立评审组中的 2.6 位放射科医生，表现优于目前 CheXpert 测试集上的其他分类器。

    May, 2020

  • 用于胸部 X 光分类的自监督深度卷积神经网络

    本研究提出了一种自监督深度神经网络，在未标记的胸部 X 射线数据集上进行预训练，并将学到的表示迁移到下游任务 —— 呼吸系统疾病的分类。在四个公共数据集上获得了有竞争力的结果，而不需要大量标记的训练数据。

    Mar, 2021

  • 学习阅读胸部 X 光片：基于循环神经级联模型的自动图像注释

    本文介绍了一种利用深度学习模型进行图像内疾病检测和标注的方法，通过采用卷积神经网络和循环神经网络进行训练，可以有效提高图像注释结果的准确性。

    Mar, 2016

  • 利用位置感知稠密网络学习识别胸部 X 光异常

    本文介绍了一种基于位置感知的 Dense Networks（DNetLoc）的方法，结合高分辨率图像数据和异常的空间信息进行异常分类，并利用最大的公开数据集对其进行了评估。我们在 ChestX-Ray14 基准数据集上实现了最佳平均 AUC 分数，并在明确使用病理位置信息时取得了改进的 AUC 分数。

    Mar, 2018

  • 使用复发视觉注意模型学习如何观察胸部 X 光片

    该论文提出了一种基于随机注意力机制的递归神经网络模型，该模型能够学习在检测胸部 X 射线扫描中，哪些区域应该被视觉化探索，以便得出是否存在特定放射性异常的结论。

    Jan, 2017

  • ChestX-ray8: 医院规模的胸部 X 光数据库和关于常见胸部疾病弱监督分类和定位的基准测试

    本文介绍了一个新的胸部 X 光数据库，名为 “ChestX-ray8”，其中包括 108948 个患者的 32,717 个独特患者的前瞻性 X 光图像 和使用自然语言处理从相关放射学报告中提取的八个疾病图像标签。作者展示了这些常见的胸部疾病可以通过弱监督的多标签图像分类和疾病定位框架进行检测甚至空间定位，并证明了这一点。尽管初始数量结果报告良好，但基于深度卷积神经网络的 “阅读胸部 X 射线”（仅通过图像级标签训练）仍然是完全自动化的高精度 CAD 系统的艰巨任务。

    May, 2017

  • 基于多模型深度学习方法的自动胸片报告生成器

    通过利用多个二元分类模型，将放射学异常检测限制在心脏肥大、肺积液和实变方面，我们提出了一种基于多模型深度学习的自动胸部 X 射线报告生成系统，旨在辅助放射科医生的工作，通过图像预处理、使用深度学习模型检测异常、生成报告三个步骤来生成一份放射学报告，从而降低放射科医生的工作负担并提高胸部 X 射线诊断的准确性。

    Sep, 2023