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CoVScreen: 使用胸部 X 光筛查 COVID-19 的问题与建议
COVID-19 患者的早期筛查和诊断对于隔离患者以减少社区传播、提供早期治疗以降低死亡率至关重要。本研究通过建立一个大规模的 COVID-19 胸部 X 射线数据集和使用 CoVScreen 卷积神经网络架构对该数据集进行训练和测试，实验
PDF2 months ago
MultiFusionNet：多层次多模态深度神经网络的胸部 X 光图像分类
通过利用卷积神经网络，提出了一种基于多层多模态融合模型的新型深度学习疾病检测模型，能够从不同层次提取特征并融合它们，在胸部 X 射线图像的疾病分类中取得了高达 97.21% 和 99.60% 的显著准确率，具有准确的疾病分类潜力，并可推广至
PDF6 months ago
重新思考医学报告生成：利用知识图谱增强疾病揭示
利用知识图谱在医学报告生成中的作用，基于胸部 X 光成像建立了一种包含 137 种疾病和异常的全面知识图谱，提出了一种新的增强策略和两阶段生成框架，以减少疾病分布的长尾问题。
PDFa year ago
ICML基于 RNN 患者监测的胸部 X 光分类改进
本文研究了利用病人历史记录信息的 CNN 图像分类模型。模型使用了 Chest X-Ray 成像技术，利用机器学习算法进行自动评估，展示出使用病人历史记录等附加信息时分类模型的性能显著提高。
PDF2 years ago
探究影像增强技术对于使用胸部 X 光影像检测 COVID-19 的影响
本文介绍了通过计算机辅助诊断在 COVID-19 检测和诊断中使用胸部 X 射线成像以及对不同图片增强技术对检测表现的影响，通过创建最大的公共 COVID-19 阳性数据库进行认证，并研究了六种不同的卷积神经网络以及五种不同的图像增强技术，
PDF4 years ago