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精确的宫颈癌阴道镜图像分类中，深度学习描述符与特征降维的混合化
通过使用不同的深度学习描述符（ResNet50、ResNet101 和 ResNet152）以及适当的特征归一化（最小 - 最大）和特征约简技术（LDA），我们提出了一种新颖的计算机辅助诊断（CAD）系统，该系统在妇科癌症预防方面取得了异常
PDF2 months ago
HistoSegCap: 针对全切片图像中组织类型进行弱监督语义分割的胶囊
本文提出了一种利用胶囊网络进行基于弱监督语义分割 (WSSS) 的新型组织病理学图像分析方法，并使用数字病理学图谱 (ADP) 数据集对其进行评估。实验结果表明，该模型在准确性和平均交并联度 (mIoU) 指标方面优于传统方法，凸显了胶囊网
PDF5 months ago
利用静态图像和动态视频进行乳腺病变诊断
通过学习静态图像和动态视频的特征，并探索两种模态之间的潜在关系，我们提出了一种模拟放射科医生诊断过程的多模态乳腺肿瘤诊断模型，在在融合多模态特征之前，将动态视频特征在专业放射科医生指导下聚合。在 897 套乳腺超声图像和视频的数据集上进行实
PDF10 months ago
CT 影像中基于像素 - 病灶 - 患者网络的肝肿瘤筛查和诊断
提出了一种名为 Pixel-Lesion-pAtient Network (PLAN) 的新型框架来解决肝脏肿瘤的筛查、分割和分类问题，同时利用大规模多相数据集进行测试，结果表明其优于常见的卷积神经网络和 transformers，并接近于
PDFa year ago
基于眼动追踪引导的深度多实例学习和双交叉注意力技术用于眼底疾病检测
本研究提出一种基于眼动数据的人机交互 CAD 系统，通过多实例学习和双交叉注意力网络等技术，开发了一个基于医疗先验知识的初期疾病诊断模型。实验表明该方法在 AMD 和早期 DR 检测方法中具有较强的可行性和优越性能。
PDFa year ago
CheXpert5000 上现代架构和正则化方法的全面研究
本文通过对只有 5000 个样本图片的 CheXpert 数据集的医学图像分类进行现代架构的比较研究，发现在低数据实验中，以 ImageNet21k 为预训练数据集是可行的，并且较大的模型需要较少的训练步骤。同时，本文的研究验证了 MixU
PDFa year ago
减少深度卷积激活特征 (R-DeCAF) 在组织病理学图像中用于提高乳腺癌诊断分类性能
本文提出一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的计算机辅助诊断（CAD）方法，使用不同的降维方法组合 DCNN 的特征，提高二分类任务的准确性。实验结果表明，在 BreakHis 数据集上，使用预训练 AlexNet 作为特征提取器和线性降维
PDFa year ago
CVPR一种基于注意力机制和多分辨率的前列腺全扫描图像分类和定位模型
本文提出了一种基于注意力机制的多实例学习模型，用于幻灯片级别癌症分级和弱监督区域兴趣检测，并在前列腺癌中进行了实验，其利用可视化显著性图来选择信息瓷砖，提高了细粒度等级分类的性能。
PDF5 years ago
结构保持引导的视网膜图像滤波及其在视盘分析中的应用
本研究提出了一种新的受结构保护的引导性视网膜图像滤波方法（SGRIF），该方法可以有效地恢复降质的视网膜图像，并可用于辅助计算机支持的诊断方法，提高视杯分割和杯盘比率测量的准确性。
PDF6 years ago
扩张全卷积网络在病理性肺组织语义分割中的应用
研究利用基于纯卷积神经网络，进行肺部 CT 图像的语义分割，实现自动化诊断使用的计算机辅助诊断系统来提升诊断效率和准确性。
PDF6 years ago
大规模阅读理解下的医学体检问题解答
该研究提出了一个名为 MedQA 的问答任务，使用大规模文档集中的知识研究临床医学中的问题解答。提出了一种基于 LSTM 网络和双路径注意力架构的模块化端到端阅读理解模型 SeaReader，其具有从两个角度建模信息流和同时读取和整合多篇文
PDF6 years ago
CVPR胸部 X 光片的多标记分类的强化级联卷积神经网络
本研究通过训练深度学习模型，提出了一种能够诊断 14 种疾病的级联深度神经网络，其表现优于基线并与其他已发布的方法竞争，探讨了针对 ChestX-ray14 数据集的训练 DCNN 的损失函数选取和使用级联建模标签依赖性以及提高深度学习模型
PDF7 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
多示例学习中的标签稳定性
本文探讨了在多实例学习分类器中的实例标签稳定性问题，提出了一个评估实例稳定性的无监督度量，并演示了在比较 MIL 分类器时可以进行性能 - 稳定性权衡。
PDF7 years ago
基于全卷积神经网络的结构化预测方法用于视网膜血管分割
本文提出了一种基于卷积神经网络的结构化预测模型，有效地解决了（DRIVE 数据集上）自动分割视网膜血管的任务，得到 95.33% 的准确率和 0.974 的 AUC 值。
PDF8 years ago
医学图像分割中的先验知识：一项调查
本文综述了应用于不同分割框架中的不同类型的先验知识，重点介绍了将先验信息纳入其框架的基于优化的方法，并根据使用的先验知识类型对现有工作进行了分类。研究人员可以通过我们的互动在线数据库更新其研究领域。此外，我们还讨论了能量函数设计的不同方面、
PDF8 years ago
一种高斯尺度空间方法用于渗出物的检测、分类和严重程度预测
本研究提出了一种基于高斯尺度空间特征和数学形态学方法的支持向量机分类的新型视网膜病变筛查系统，可高效地检测和分类微血管瘤，且能够有效地处理图像亮度变化和不同尺寸的病变，并可进行病情等级的检测和预测。
PDF9 years ago