Sep, 2023

结合肺部 X 射线数据集的二分类深度学习模型的比较研究

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TL;DR对比了八种主要的深度学习模型在肺部 X 射线图像数据集上的二元分类性能，发现 DenseNet169 和 MobileNet 表现出较高的准确率。
发现论文，激发创造
  • 使用深度卷积神经网络集合进行胸部 X 射线图像上的肺炎检测

    通过集成学习技术，本研究提出了一种基于预训练卷积神经网络的计算机辅助肺炎诊断方法，通过联合提取来自三种模型的特征，提高了肺炎检测的准确性。该方法在测试阶段取得了 93.91% 的准确率和 93.88% 的 F1 值。

    Dec, 2023

  • 使用深度神经网络预测肺炎和 COVID-19

    本研究通过医学图像分析提出机器学习技术，利用胸部 X 光片图像预测肺炎，研究发现 DenseNet121 模型在 Pneumonia 检测中表现优于其他模型，达到 99.58% 的准确率，该研究展示了机器学习在精确检测肺炎中的重要性并为防止肺炎传播提供了技术支持。

    Aug, 2023

  • 使用密集卷积神经网络对胸部 X 光影像进行多标签分类的研究

    本项目提出了一种基于 DenseNet 和 GRADCAM 的多标签胸透疾病诊断模型，能够在 X 线图像中准确检测出多种胸部病理，并实现了深度学习算法的模型可解释性。

    Feb, 2022

  • 用于多类胸部感染诊断的深度残差卷积神经网络

    基于深度学习的残差卷积神经网络模型在多类别胸部感染诊断中展示了 93% 的准确率，但对纤维化等不同类别的性能差异表明了自动医学图像诊断的复杂性和挑战，同时为未来的研究提供了方向和改进建议。

    Nov, 2023

  • 提高诊断精确度：利用机器学习技术在胸部 X 射线图像中准确检测 Covid-19、肺炎和结核病

    通过深度学习和图像处理，研究提出了一种多类别分类方法来增加胸部疾病的诊断精确性，通过与多个经过预训练的迁移学习模型进行比较，该方法在 COVID-19、肺结核和肺炎的诊断上表现出了高准确度。

    Oct, 2023

  • ChestNet: 用于胸部 X 射线分类的深度神经网络

    本文提出了 ChestNet 模型，它将注意力机制融合到深度卷积神经网络中，以有效诊断胸部疾病，其结果表明，在使用官方病人方式分割的 Chest X-ray 14 数据集上，该模型优于其他无需额外训练数据使用的方法。

    Jul, 2018

  • MultiFusionNet：多层次多模态深度神经网络的胸部 X 光图像分类

    通过利用卷积神经网络，提出了一种基于多层多模态融合模型的新型深度学习疾病检测模型，能够从不同层次提取特征并融合它们，在胸部 X 射线图像的疾病分类中取得了高达 97.21% 和 99.60% 的显著准确率，具有准确的疾病分类潜力，并可推广至其他胸部 X 射线图像中的疾病分类。

    Jan, 2024

  • 使用深度卷积神经网络 (CNN) 进行肺炎检测的迁移学习：基于胸部 X 光

    使用数字 X 光图像自动检测细菌性和病毒性肺炎，最高分类精度为 98%，95%，和 93.3%，结果表明该方法可以在医疗检测和机场检测中用于快速诊断肺炎。

    Apr, 2020

  • 深度学习模型在 X 射线图像肺部分割的比较分析

    本研究评估深度学习解决方案在 X 射线图像的肺部分割方面的可靠性和高准确性，对 61 篇研究论文进行分析，只有九篇提供了实施或预训练模型，最终评估 CE-Net 表现最佳，其 Dice 相似系数和交集比例度量值最高。

    Apr, 2024

  • 通过卷积神经网络和视觉变换器的模型级集成来提高肺炎检测的新方法

    通过模型融合的方式，将卷积神经网络和视觉 Transformer 网络结合起来，以提高基于胸部 X 射线图像的肺炎诊断的准确性。融合模型在 Kaggle 小儿肺炎数据集上取得了 94.87% 的准确率，比基准模型表现更好。

    Jan, 2024