chest x-ray analysis | BriefGPT

关键词chest x-ray analysis

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利用视觉和语言模型与眼动模式增强胸部 X 射线分析中的人机交互
通过整合医生的眼动数据以及文本提示，利用视觉 - 语言模型（VLMs）来增强胸部 X 射线分析中的人机交互，从而提高计算机辅助诊断在医学图像任务中的准确性。
PDF3 months ago
CheXmask：一个多中心胸部 X 射线图像的解剖分割掩膜的大规模数据集
通过六个公开数据库的统一和精细的解剖学标注，提出了一个广泛的胸部 X 射线多中心分割数据集。在这个数据集中，使用 HybridGNet 模型进行严格的验证和高质量的分割，提供了每个掩膜的个性化质量指数和数据集的整体质量评估。该数据集对于胸部
PDFa year ago
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
PDF4 years ago
CheXplain：让医生探索和理解基于数据驱动的 AI 医学影像分析
该研究拟定了 CheXplain 系统，以帮助医生了解和探索基于人工智能的胸透分析，并提出了设计可解释的医学人工智能系统的建议。
PDF4 years ago
基于深度学习的胸部 X 射线图像结核病分析技术及其分割与增强方法研究
提供了通过使用基于深度学习的计算机辅助诊断（CADx）进行 2D 胸部 X 射线（CXR）图像分析以获得可靠预测肺结核可用性的结果，并通过使用应用于小型数据集的深度卷积神经网络 (CNN) 的肺部分割、无损和损失数据增强来展示 CADx 的
PDF6 years ago
深度学习中的降维在肺癌胸部 X 光分析中的应用
使用深度学习方法分析胸部 X 射线 2D 图像，在排除异常值的基础上，评估了一些降维技术的有效性，包括肺分割、骨影排除和 t-SNE。通过对一系列处理过的数据集进行训练和验证，结果表明经过肺分割、骨影排除和 t-SNE 排除异常值处理后的数
PDF6 years ago