Jun, 2024

基于卷积神经网络的特征提取深度学习模型研究

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TL;DR通过选用 AlexNet 和 InceptionV3 模型进行优化分类，结合医学图像特征，学习更深层次、更复杂结构的前向神经网络，再利用知识提取技术将结果数据提取到 AlexNet 模型中，从而提高计算效率和降低计算成本，使得训练后的 AlexNet 模型的预测准确率、特异度和敏感度分别提高了 4.25 个百分点、7.85 个百分点和 2.32 个百分点，并相较于 InceptionV3 模型，图形处理的使用率减少了 51%。
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发现论文，激发创造
  • 使用深度卷积神经网络集合进行胸部 X 射线图像上的肺炎检测

    通过集成学习技术，本研究提出了一种基于预训练卷积神经网络的计算机辅助肺炎诊断方法，通过联合提取来自三种模型的特征，提高了肺炎检测的准确性。该方法在测试阶段取得了 93.91% 的准确率和 93.88% 的 F1 值。

    Dec, 2023

  • 使用深度神经网络预测肺炎和 COVID-19

    本研究通过医学图像分析提出机器学习技术，利用胸部 X 光片图像预测肺炎，研究发现 DenseNet121 模型在 Pneumonia 检测中表现优于其他模型，达到 99.58% 的准确率，该研究展示了机器学习在精确检测肺炎中的重要性并为防止肺炎传播提供了技术支持。

    Aug, 2023

  • 使用深度卷积神经网络 (CNN) 进行肺炎检测的迁移学习：基于胸部 X 光

    使用数字 X 光图像自动检测细菌性和病毒性肺炎，最高分类精度为 98%，95%，和 93.3%，结果表明该方法可以在医疗检测和机场检测中用于快速诊断肺炎。

    Apr, 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

  • 基於深度卷積神經網絡的計算機輔助檢測：CNN 架構、數據集特徵和轉移學習

    该论文主要探讨了如何在医学成像领域中运用深度卷积神经网络实现计算机辅助检测。作者对不同的卷积神经网络结构进行了评估，并考虑了数据集规模和图像空间背景对性能的影响。文章还阐述了将 ImageNet 预训练模型迁移到医学成像问题中的有效性，并通过两个计算机辅助检测问题的实验展示了更好的性能。

    Feb, 2016

  • 通过卷积神经网络和视觉变换器的模型级集成来提高肺炎检测的新方法

    通过模型融合的方式，将卷积神经网络和视觉 Transformer 网络结合起来，以提高基于胸部 X 射线图像的肺炎诊断的准确性。融合模型在 Kaggle 小儿肺炎数据集上取得了 94.87% 的准确率，比基准模型表现更好。

    Jan, 2024

  • 用于多类胸部感染诊断的深度残差卷积神经网络

    基于深度学习的残差卷积神经网络模型在多类别胸部感染诊断中展示了 93% 的准确率，但对纤维化等不同类别的性能差异表明了自动医学图像诊断的复杂性和挑战，同时为未来的研究提供了方向和改进建议。

    Nov, 2023

  • 对 AlexNet 在医学图像分类中的综述

    近年来，深度学习的快速发展在医学图像分类领域有着广泛应用。神经网络模型的各种变体具有不断增强的性能，并且它们中存在一些共同点：试图缓解过拟合、改善泛化能力、避免梯度消失和梯度爆炸等。AlexNet 首次利用 dropout 技术来缓解过拟合，并使用 ReLU 激活函数来避免梯度消失。因此，我们的讨论重点放在了 AlexNet 上，它在 2012 年对 CNN 的发展作出了巨大贡献。通过回顾包括期刊论文和会议论文在内的 40 多篇论文，我们对 AlexNet 的技术细节、优势和应用领域进行了阐述。

    Nov, 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

  • 评估 LeNet 算法在伊拉克肿瘤教学医院 / 国家癌症疾病中心的肺癌分类中的应用

    使用 LeNet 和卷积神经网络在公开数据集上进行的肺肿瘤检测实验中，成功率为 99.51％，敏感性为 93％，特异性为 95％，并且与现有方法相比得到了更好的结果。

    May, 2023