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少为佳：参数高效微调提升医学视觉基础模型
通过应用参数高效微调（Parameter-efficient fine-tuning）方法于胸部放射学基础模型上，研究表明该方法在少于 1% 的可调参数下，比完全参数微调（full-parameter fine-tuning）方法在 18
PDF5 months ago
ICCV胸部 X 光片的长尾多标签分类的技巧包
通过整合多种先进设计，例如数据增强、特征提取器、分类器设计、损失函数加权、外生数据补充等，以及简单的测试时数据增强和集成，我们的框架在 ICCV CVAMD 2023 CXR-LT 比赛的测试集上最终实现了 0.349 的 mAP，排名前五
PDFa year ago
使用迁移学习检测胸部 X 光图像中的 COVID19
本文研究了使用迁移学习的方法，通过根据 VGG-16 和 VGG-19 的经典体系结构进行分类器块与超参数调整，以自动检测胸部 X 光图像中的 COVID-19。实验结果展示了迁移学习在医学成像领域中的实用性，不仅可以防止过拟合和收敛问题，
PDFa year ago
CheXRelNet：一种解剖感知模型，用于追踪胸部 X 光的纵向关系
本文介绍了一种名为 CheXRelNet 的神经模型，它可以跟踪两个胸部 X 射线之间的病理变化关系，并通过结合局部和全局视觉特征、内部和外部解剖信息的方法以及学习解剖区域属性之间的依赖关系，来准确预测一对胸部 X 光片的疾病变化。
PDF2 years ago
ICML胸部 X 光片 COVID-19 视觉特征的分层分析
通过实验验证，本研究将具有人可解释的类层次结构的放射学特征用于机器学习，然后提出了一种数据驱动的错误分析方法，以进一步提高其临床适用性。
PDF3 years ago
ICLR利用印记权重方法从胸部 X 光图像中检测 COVID-19
COVID-19 的快速诊断方式对于控制疫情非常重要。目前常用的逆转录 - 聚合酶链反应（RT-PCR）筛查方法耗时和耗能，而胸部 X 线是一种快速低成本的筛查方法。本文在使用计算机辅助诊断技术（CAD）提高胸部 X 线诊断效果的基础上，采
PDF3 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
用于胸部 X 光分类的自监督深度卷积神经网络
本研究提出了一种自监督深度神经网络，在未标记的胸部 X 射线数据集上进行预训练，并将学到的表示迁移到下游任务 —— 呼吸系统疾病的分类。在四个公共数据集上获得了有竞争力的结果，而不需要大量标记的训练数据。
PDF3 years ago
利用卷积神经网络解释胸部 X 射线，利用分层疾病依赖性和不确定标签
该研究提出了一种基于深度卷积神经网络的监督式多标签分类框架，用于预测 14 种常见胸部疾病的风险，同时针对常见胸透数据集中不确定样本占据的显著比例，提出了标签平滑技术。在超过 200k 的数据集上训练，该模型在 5 项病理学的验证集中实现了
PDF5 years ago
基于生成对抗的单类分类器的异常胸部 X 射线识别
本文提出一种端到端的基于生成对抗一类学习的异常 X 光识别方法，使用三种深度神经网络建立了正常胸部 X 光图像的内在结构模型，实现了对异常胸部 X 光的准确检测和区分，取得了 0.841 的 AUC 得分。
PDF5 years ago
MIMIC-CXR-JPG：一个大型公开可用的带标签胸部 X 射线数据库
该论文介绍了 MIMIC-CXR-JPG v2.0.0 数据集，这是一个从 2011 年至 2016 年收集的大型数据集，包括 377,110 个胸部 X 光片，提供了 14 个标签，旨在为医学计算机视觉领域提供数据和标准。
PDF5 years ago