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语音障碍分析：基于 Transformer 的方法
声音障碍是显著影响患者生活质量的病理状态。然而，由于病理性声音数据短缺以及用于诊断的录音类型的多样性，对这些病理状态的非侵入性自动诊断仍未得到充分探索。本文提出了一种新颖的解决方案，直接采用在原始声音信号上工作的变压器，并通过合成数据生成和
PDF16 days ago
视网膜病变分割的跨数据集泛化
通过对多个数据集进行对比研究，本文提出了使用随机权重平均、模型融合和集成等技术来提高模型泛化性能，并揭示了如何将粗粒度标记数据与细粒度数据集相结合以改善病变分割的洞见。
PDF2 months ago
利用基于 Transformer 的序列建模技术，挖掘纵向医学成像在眼部疾病预后中的潜力
该研究使用深度学习技术从长期的医学图像中对年龄相关性黄斑变性和原发性开角型青光眼进行动态预测，取得了显著的成果。
PDF2 months ago
MAProtoNet：一个多尺度、注重注意力、可解释的原型部分网络，用于 3D 磁共振成像脑肿瘤分类
医学成像中的自动诊断与人工智能已成为一个有前途的领域，但通过提出 Multi-scale Attentive Prototypical part Network (MAProtoNet) 来提供更精确的归因地图，以解决深度神经网络可解释性问
PDF3 months ago
MedTransformer：3D MRI 图像的精确 AD 诊断通过 2D 视觉转换器
通过使用 2D 视觉 Transformer，我们提出了一种基于 Transformer 注意力编码器的 2D 医学图像模型，通过将 3D 图像切割成多个 2D 切片，以诊断 3D MRI 图像中的 AD。我们还提出了形态学增强方法，用于增
PDF6 months ago
少样本湿疹分割的视觉情境学习
通过应用上下文学习的方法，我们提出了一种几乎不需要重新训练模型，只需要少量示例图像即可进行湿疹分割的策略，与使用 428 个图像进行训练的 CNN U-Net 相比，使用训练数据集中仅有的 2 个代表图像训练的 SegGPT 表现更好（mI
PDF9 months ago
一种用于宫颈细胞学分类的投票 - 叠加集成 Inception 网络
通过使用投票集成策略将三个 Inception 网络作为基学习器并通过投票集成集成它们的输出，结合了元学习器和多级集成框架的方法，在 SIPakMed、Herlev 和 Mendeley 数据集上实现了 100%、100% 和 100% 的
PDFa year ago
基于 Vision Transformer 技术对胸部 X 光图像进行分析以提高 COVID-19 诊断
本研究针对 COVID-19 的自动诊断提出了一种基于预训练的 Vision Transformer 模型对胸部 X 光图像进行微调的创新框架，经过鉴定，该模型在二元分类、三元分类和四元分类性能方面均表现出超凡的精度。
PDFa year ago
儿童书写障碍自动诊断系统：调研和新框架
该研究回顾了现有的针对儿童的自动化书写障碍诊断系统，重点关注基于人工智能的诊断系统，分析涉及的数据收集方法、手写特征和使用的机器学习算法，并探讨了一些非人工智能的自动化系统以及现有系统的不足之处，提出了一种新的诊断系统。
PDF2 years ago
使用手工规则增强的神经网络识别心电图异常
通过将临床规则引入卷积神经网络以提高自动心电图诊断性能，该论文提出了一种称为 HRNN 的手工规则增强神经网络，并在两个大型公共心电图数据集上进行了实验。
PDF2 years ago
基于先验的胶囊内窥镜图像分类：在少量样本情况下提高模型泛化能力的一种方法
通过使用领域先验知识作为先决条件来学习更强大和可推广的表示，我们实验表明，域优先可以通过代理标签的方式使表示受益，从而显着减少标记要求，同时仍使完全无监督但病理感知学习成为可能，建立了病理分类和跨数据集推广的新基准。
PDF2 years ago
基于双向 LSTM 和时间分布的 CNN 的语调和语义特征预测抑郁症严重程度
提出了一种基于多模态语音和文本表达的关注机制用于预测抑郁症，使用 DAIC-WOZ 数据集训练所提出的模型，分别在音频、文本和多模态情况下进行了实验，并取得了较好的预测效果。
PDF2 years ago
CVPRXProtoNet: 全局和局部解释下的胸部影像诊断
本研究提出了一种基于 XProtoNet 的胸部放射学全球和局部可解释的诊断方法，通过学习 X 光照片中每种疾病的代表性模式并将其作为原型来进行诊断，尽管需要可解释性的约束条件，但在公共 NIH 胸部 X 光数据集上仍实现了最先进的分类性能
PDF3 years ago
一种集成肺结节检测和假阳性减少的端到端框架
本研究提出一种将肺结节候选筛选和假阳性降低整合成一个模型的端到端框架，与现有的两步法相比，该框架不仅提高了性能，还减少了复杂性，降低了推理时间。
PDF5 years ago
NIPS基于深度学习的牙齿龋齿位翼射线照片检测
开发了一种计算机辅助诊断系统 (CAD)，可通过作为牙医的第二意见，显著提高检测牙齿龋齿的能力；该系统由深度完全卷积神经网络 (FCNN) 组成，可对近 3000 个全口 X 光片进行自动诊断。与三名牙医的平均表现相比，我们的系统在召回和
PDF7 years ago
面部皮损分析以助于黑色素瘤检测：由国际皮肤成像合作组织（ ISIC ）主办的 2016 年国际生物医学成像研讨会上的挑战
本文章介绍了一项公共皮肤科图像分析挑战赛的设计与实现，其目的是支持自动诊断致命皮肤癌症麻风疹的算法的研究与开发。通过划分子挑战来分别完成图像分析任务，包括皮损分割、皮损内皮肤镜特征检测和黑色素瘤分类。最终统计共有 79 组参赛选手，38 名
PDF8 years ago