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深度学习用于从肺活量时间序列中检测和早期预测慢性阻塞性肺疾病:来自英国生物银行的研究
针对慢性阻塞性肺疾病(COPD)的早期风险预测问题,首次提出了基于深度学习的 DeepSpiro 方法,通过构建稳定的体积 - 流量曲线、提取关键特征、解释模型以及基于关键补丁凹陷的风险预测,能够准确预测高风险患者未来 1 至 5 年及更长
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2 months ago
将胸部 CT 扫描的 COPD 分类重构为基于对比表征的异常检测
通过自我监督对比预处理模型,将 COPD 的二元分类转化为异常检测任务,提出了 cOOpD 算法,并获得了两个公共数据集中 AUROC 方面的最佳表现。
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a year ago
Subject2Vec:从图像补丁集生成 - 判别方法到向量
本文提出了一种基于关注机制的方法,通过聚合局部图像特征生成一个主题级别的表征,从而预测疾病的严重程度。该模型适用于长度可变的输入图像,由三个互相依存的模块组成,并在大规模的肺部 CT 研究中训练,其性能达到当今最先进水平。
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6 years ago
慢性阻塞性肺疾病多中心分类的迁移学习
通过多中心数据集,使用高斯纹理特征和加权逻辑分类器诊断慢性阻塞性肺疾病 (COPD),并发现其优于已有的弱监督学习方法。
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7 years ago
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