Mar, 2024

COVID-19 在 3D CT 扫描中的提升检测

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TL;DR提出了一种简单而有效的模型，通过分析 3D CT 扫描的特征并移除非肺部部分，使模型专注于病变相关区域并降低计算成本，使用预训练权重和 COVID-19 特定的先验知识。在第四届 COVID19D 竞赛挑战的验证集上，模型达到了 0.94 的宏 F1 分数，超过基准线 16％，表明其在区分 COVID-19 与非 COVID-19 病例方面的有效性，是一种强大的 COVID-19 检测方法。
发现论文，激发创造
  • 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

  • MIA-COV19D: 基于三维胸部 CT 图像分析的 COVID-19 检测

    本文介绍了一个包含约 5,000 个三维 CT 扫描的标注 COVID-19 的数据库（COV19-CT-DB），其中分为训练集、验证集和测试集，并且提供了基于 CNN-RNN 网络的深度学习方法以及其在该数据库上的性能报告。

    Jun, 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

  • 基于简单的二维卷积神经网络的新冠病毒检测方法

    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

  • 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

  • COVID_MTNet：基于多任务深度学习方法的 COVID-19 检测

    该研究提出了一种基于多任务深度学习方法的快速有效的 COVID-19 患者识别方法，同时考虑 X 射线和 CT 扫描图像，使得 COVID-19 检测的测试准确率分别为 84.67％和 98.78％，并提出了一种定量分析策略以确定 X 射线和 CT 图像中的感染区域百分比，为 COVID-19 检测和感染区域定位提供了有前景的结果。

    Apr, 2020

  • 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

    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

  • 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