Nov, 2023

通过精细调整的 EfficientNet 深度学习架构优化性能，提升 COVID-19 检测能力

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TL;DR使用深度学习算法和经过微调的 EfficientNetB4 模型，结合放射学影像技术（尤其是胸部 X 射线）快速准确地识别 COVID-19 患者，并提供了有效的肺部疾病检测方法，为医疗图像诊断领域带来了有益的研究。
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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

  • 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

  • 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

  • 使用 X 射线图像与深度卷积神经网络自动检测冠状病毒疾病（COVID-19）

    本研究提出基于卷积神经网络的五个预训练模型，使用胸部 X 射线放射状图像实现对冠状病毒肺炎感染者的检测，其中 ResNet50 模型表现最佳，对 Dataset-1、Dataset-2 和 Dataset-3 分别达到 96.1%、99.5% 和 99.7% 的准确率，拥有高效的诊断性能。

    Mar, 2020

  • COVIDX-Net: X 光图像深度学习诊断 COVID-19 的架构

    本文介绍了一种新的深度学习框架 COVIDX-Net，用于协助放射科医师在 X 射线图像中自动诊断 COVID-19，该框架表现出很好的分类性能。

    Mar, 2020

  • 一种用于 COVID-19 诊断的卷积神经网络模型设计

    使用 19 层 CNN 网络结构对 COVID-19 在胸部 X 光图像中的识别进行了研究，实验结果表明该方法优于现有的方法，可作为临床医生正确判断 COVID-19 的工具。

    Nov, 2023

  • 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

  • COVID-Net：面向胸片图像 COVID-19 病例检测的定制深度卷积神经网络设计

    研究针对 COVID-19 的放射学筛查方法，基于深度卷积神经网络设计了 COVID-Net 模型并开源，构建了以公开的 COVID-19 阳性病例最多的 COVIDx 数据集，通过模型的可解释性方法获得与 COVID 病例相关的要素，以提高放射学筛查效率和加速疾病的诊断与治疗。

    Mar, 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

  • 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