Nov, 2023

SynthEnsemble：基于 CNN、视觉 Transformer 和混合模型的多标签胸部 X 光分类的融合

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TL;DR通过深度学习技术，我们使用多种预训练的卷积神经网络 (CNN)、Transformer、混合 (CNN+Transformer) 模型和经典模型，在 “ChestX-ray14” 数据集上进行实验。最佳的单一模型是 CoAtNet，其在接收器工作特性曲线下的面积（AUROC）为 84.2%。通过将所有经过训练的模型的预测组合，使用加权平均集成方法，其中每个模型的权重是通过差分进化确定的，我们进一步提高了 AUROC 至 85.4%，在该领域超越了其他最先进的方法。我们的研究结果表明，深度学习技术尤其是集成深度学习，有潜力提高从胸部 X 射线图像中自动诊断胸部疾病的准确性。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 胸部 X 光片的多标记分类的强化级联卷积神经网络

    本研究通过训练深度学习模型，提出了一种能够诊断 14 种疾病的级联深度神经网络，其表现优于基线并与其他已发布的方法竞争，探讨了针对 ChestX-ray14 数据集的训练 DCNN 的损失函数选取和使用级联建模标签依赖性以及提高深度学习模型准确性的问题。

    Nov, 2017

  • 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

  • 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

  • 卷积神经网络、ResNet 和视觉 Transformer 在胸部疾病多分类中的比较研究

    使用大规模语言模型和 Transformer 架构，基于 ViT 模型，在多标签分类任务中对胸部 X 射线图像进行准确的肺部疾病诊断。

    May, 2024

  • 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

  • 乳腺肿瘤分类的集成卷积神经网络

    本研究探索了三种分类网络，即 XceptionNet、DenseNet 和 EfficientNet，通过集成机制来提高计算机辅助乳腺肿块分类的识别能力。在公共数据集上验证该方案，可以获得 88％的准确度，85％的精度和 76％的召回率。

    Apr, 2023