Mar, 2024

COVID-19 检测的集成和测试增强以及基于 3D CT 扫描的 COVID-19 领域适应

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TL;DR这篇论文通过使用人工智能技术进行医学图像分析，特别是利用 CT 扫描图像进行疾病诊断，探讨了准确的 Covid-19 检测和适应问题，并提出了基于 CNN 的分割方法来分割肺部区域和感染部位。研究结果表明，该方法在 F1-score 方面表现出高效率和显著改进。
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发现论文，激发创造
  • COVID-19 检测中的领域适应高置信度伪标签

    这篇论文概述了我们在 “计算机视觉与模式识别会议（CVPR）” 的 “医学图像分析中的领域适应、可解释性和公平性 AI（DEF-AI-MIA）” 研讨会上，参加第四届 COV19D 竞赛的提交内容。竞赛包括两个挑战，第一个是从 COV19-CT-DB 数据库的一千多个 CT 扫描中训练一个分类器来检测 COVID-19 的存在。第二个挑战是通过获取来自挑战 1 的数据集并添加一小部分扫描（有些注释有些没有）来执行领域适应。我们对 CT 扫描进行了预处理以分割肺部，并输出了包含单独和整体肺部的体积。然后我们在这些输入上训练了 3D ResNet 和 Swin Transformer 模型。我们使用这些模型的整合对未标记的 CT 扫描进行了注释，并选择高置信度的预测结果作为微调的伪标签。结果竞赛 1 的最佳交叉验证 F1 得分为 93.39％，竞赛 2 的平均 F1 得分为 92.15。

    Mar, 2024

  • 跨数据集领域自适应用于使用胸部计算机断层扫描图像进行 COVID-19 分类

    基于深度学习的领域自适应 (Domain Adaptation) 方法 COVID19-DANet 能够在不同数据集下有效检测使用计算机断层扫描 (CT) 影像的 COVID-19 患者，并取得了令人鼓舞的结果。

    Nov, 2023

  • 使用胸部 CT 扫描的集成深度学习方法进行 COVID-19 严重性预测

    利用深度学习的集成模型和强大的测试时间数据增强技术，从胸部 CT 扫描中预测 COVID-19 的严重程度，并在 STOIC2021 COVID-19 AI Challenge 中获得第四名。

    May, 2023

  • 基于 Residual Attention U-Net 的 COVID-19 胸部 CT 图像多类别自动分割

    通过提出的一种基于深度学习的自动分割算法，在公开数据集上展示出该算法对于 COVID-19 对胸部 CT 影像分割的突出表现，为实现对 COVID-19 肺部感染的量化诊断打下了基础。

    Apr, 2020

  • 医疗图像 AI 中的领域适应、可解释性与公正性研究：基于 3D 胸部 CT 扫描的 COVID-19 诊断

    该研究报告介绍了 2024 年计算机视觉与模式识别会议的 “Domain adaptation, Explainability, Fairness in AI for Medical Image Analysis (DEF-AI-MIA)” 研讨会中组织的 DEF-AI-MIA COV19D 竞赛，该竞赛包括 Covid-19 检测和 Covid-19 领域适应两项挑战，并使用来自 COV19-CT-DB 数据库的数据进行训练和测试，展示了基线模型的性能。

    Mar, 2024

  • 使用 EfficientNet 和 Attention 机制从 CT 扫描中检测 Covid-19

    通过深度学习模型和图像分析构建的管道实现对肺部 CT 扫描图像中 COVID-19 的检测，并在竞赛数据集的验证集中表现优于去年的团队。

    Mar, 2024

  • 自动化 COVID-19 存在与严重程度分类

    利用计算机断层扫描技术，通过采用集成学习策略（包括迁移学习和预训练 ResNet34 和 DenseNet121）和 COVID-19 特定的预处理，结合医疗信息（感染 - 肺比率、患者年龄和性别等），该方法实现了对 COVID-19 感染的检测和预测，AUC 分别为 83.7％和 79.0％，其成果可与目前在该领域中存在的其他方法进行比较。

    May, 2023

  • 基于胸部 CT 扫描的 COVID-19 检测的 3D 深度学习模型的自动设计与基准评估

    本研究基于三个公开数据集，使用三种现有的 3D 模型和一种可微分神经架构搜索技术，提出了自动搜索 3D DL 模型的方法，称为 CovidNet3D，与人设计的基线模型相比，CovidNet3D 有效减小了模型大小并提高了准确性，CAM 技术可以应用在 CovidNet3D 以提高医学诊断解释性。

    Jan, 2021

  • COVID-19 检测中基于新型强度暗通道先验的自动病变分割

    研究了一种基于 CT 成像的辐射组学框架，用于区分 COVID-19 和其他肺部疾病，并展示了该模型在准确分类 COVID-19 图像上的能力。

    Sep, 2023

  • 新冠病毒 (COVID-19) 流行病的快速 AI 开发周期：使用深度学习 CT 图像分析进行自动检测和患者监测的初步结果

    本研究开发出基于人工智能的自动 CT 图像分析工具，检测、量化和跟踪冠状病毒，使用多个国际数据集进行测试，证明其可区分冠状病毒患者和非患者，并评估患者疾病进展情况。该研究在检测冠状病毒、量化和跟踪疾病负担方面取得了高度准确的结果，证明了基于人工智能的 CT 图像分析的可行性。

    Mar, 2020