使用 EfficientNet 和 Attention 机制从 CT 扫描中检测 Covid-19
使用改良的 Xception 模型、通道注意机制和加权全局平均池化,提出了一种新型深度学习方法,用于自动化 COVID-19 CT 扫描分类,实验结果表明其在广泛使用的 COVID-19 CT 扫描数据集上的准确率为 96.99%,具有优越性和应用价值。
Jul, 2023
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
COVID-19 肺部感染 CT 影像的自动识别是一项挑战性任务,本研究提出了一种新颖的深度网络 Inf-Net,结合了并行部分解码器、隐式反向注意和显式边缘注意,以及基于随机选择传播策略的半监督切割框架,通过实验验证 Inf-Net 能够取得比大部分尖端切割模型更好的性能表现。
Apr, 2020
该研究提出一种基于卷积神经网络的两阶段分类框架,用于检测使用胸部计算机断层扫描图像进行 COVID-19 和社区获得性肺炎 (CAP) 的分类。该框架的切片级分类准确率达到 94%以上。在 COVID-19,CAP 和健康分类的更精细的三路分类方面,该框架的验证准确度超过 89.3%。经 IEEE ICASSP 2021 信号处理大挑战 (SPGC) 验证,该框架的总体准确率达到 90%,敏感度分别为.857, .9 和.942,以在评估中排名第一。
Apr, 2021
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。
Mar, 2024
通过一种基于深度卷积神经网络的设计探索方法,我们提出了 COVIDNet-CT,该模型可通过胸部 CT 图像检测 COVID-19 病例,并引进了 COVIDx-CT 基准 CT 图像数据集。COVIDNet-CT 和 COVIDx-CT 数据集都可在 COVID-Net 倡议的开源和开放访问方式下向公众提供。
Sep, 2020
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
该研究探索了使用深度学习技术分析肺部计算机断层扫描(CT)图像的方法。通过提出一种特定于 CT 扫描的先进的空间切片特征学习(SSFL ++)框架和基于核密度的切片采样(KDS)方法,能够选择并分析关键的空间切片特征,降低数据冗余,提高了模型的效果,在 COVID-19-CT-DB 数据集上取得了有希望的结果。
Mar, 2024
提出一个新的深度学习算法来自动诊断 COVID-19,该算法只需要少量样本进行训练,使用对比学习训练编码器来捕获表达性特征表示,并采用代表性网络进行分类。在两个公开可用的已注释 COVID-19 CT 数据集上,我们的结果表明我们的模型在基于胸部 CT 图像的 COVID-19 精确诊断方面表现出优越性能。
Jun, 2020