May, 2024

COVID-19 预测的多数据集多任务学习

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TL;DR利用人工智能从胸部放射影像中预测 COVID-19 病情结果是当前对抗 COVID-19 大流行的一个重要科学目标。本研究提出了一种新的多数据集多任务训练框架，通过整合来自不同来源、与常规多任务学习方法不同的相关数据集，预测 COVID-19 胸部 X 光片的预后结果，该框架假设评估严重程度有助于模型对预后严重程度组进行分类，从而提高其鲁棒性和预测能力。通过对 18 种不同的卷积神经网络骨干进行不同的评估策略，在预后分类任务中显著改进了性能，这是显而易见的，相比于单一任务基准和标准迁移学习策略，在广泛的统计分析支持下，显示出巨大的应用潜力。
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发现论文，激发创造
  • 利用有限训练数据集对 CXR 上的 COVID-19 特征进行深度学习

    提出了一种基于统计分析结果和小型 CNN 的图像诊断方法，该方法在 COVID-19 诊断方面可以达到最先进的性能和可解释性，应用于胸部 X 光照射的人群中的病例筛查。

    Apr, 2020

  • 基于对抗训练的鲁棒可解释性胸部 X 射线 COVID-19 诊断

    通过 21 个卷积神经网络模型在多样化的 33,000 + 胸部 X 射线图像上进行训练和评估，我们的研究旨在解决人工智能在 COVID-19 检测中的可解释性和鲁棒性问题，通过对抗训练提高了模型的鲁棒性，并生成了与专业放射科医生发现相一致的突出热力图。

    Nov, 2023

  • 使用胸部 X 光和 CT 扫描进行 COVID-19 检测和预测的机器学习常见陷阱及建议

    研究表明，2020 年针对新冠肺炎的机器学习模型都存在方法学缺陷和 / 或潜在偏差，无法在临床上实际使用。为此，该文提出多项建议以解决这些问题并提高模型开发的质量和文件的可靠性。

    Aug, 2020

  • 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

  • 深度挖掘外部不完美数据用于胸部 X 光疾病筛查

    本文提出了一种用于 Chest X-ray 的多标签分类深度学习框架，通过领域和标签的权重独立二进制任务方法以及任务特定的生成对抗网络训练，处理多个数据集之间的差异性，提高了分类准确度。在三个数据集上实验，AUC 达到了 0.8349，表明本文方法在使用外部数据集来提高内部分类方面具有很高的效果。

    Jun, 2020

  • 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

  • 基于 COVID-19 的 AI 诊断方法中的数据多样性和虚拟成像：以病例研究为例

    通过使用临床多样性数据和虚拟生成的医学影像，开发和评估了基于深度学习人工智能模型进行新冠病毒 COVID-19 诊断的人工智能模型，并进行了相关影像试验以评估疾病程度、辐射剂量和影像模态等因素对人工智能性能的影响。研究突出了数据集特征和疾病程度对 COVID 评估的重要影响，以及虚拟影像试验技术在开发有效的人工智能算法评估和促进诊断实践转化中的相关性和潜在作用。

    Aug, 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

  • 基于自监督表示学习和多图像预测的 COVID-19 预后

    本文使用 self-supervised 学习方法（即 MoCo 方法）实现了以胸部 X 光为基础的 COVID-19 患者恶化预测模型，包括不良事件恶化和氧需求增加两种类型，并提出了可处理多图像序列的新型 Transformer-based 架构，在 96 小时内，模型准确预测了患者的恶化和死亡情况。

    Jan, 2021

  • 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