ct scan | BriefGPT - AI 论文速递

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COVID-19 检测中空间切片特征学习的深入研究
利用 Spatial-Slice 特征学习 (SSFL++) 框架和 Kernel-Density-based 切片采样 (KDS) 方法，专门针对 CT 扫描，提高模型的适应性和稳定性，通过减少冗余提取关键空间切片进行分析，实验结果表明即
PDF3 months ago
快速 CT 解剖定位算法
通过定位部分层面并使用线性模型将层面索引映射到其估计的轴向解剖位置，我们能够自动确定 CT 扫描中每个层面的位置并在视觉检查和自动分析中实现快速区域检索，同时具有高计算效率、准确性和鲁棒性。
PDF7 months ago
基于深度变体搜索算法集成高级注意力机制的肝肿瘤预测
提出了一种利用卷积神经网络和基于深度的变体搜索算法与先进的注意机制（CNN-DS-AM）预测肝脏肿瘤的新方法，证明了将注意机制和基于深度的变体搜索算法结合到卷积神经网络模型中是提高肝肿瘤预测的准确性和鲁棒性的有希望的方法，可以协助放射科医生
PDF8 months ago
基于初始 CT 扫描的深度学习模型增强颅内出血患者死亡率预测
使用基于卷积神经网络的算法通过处理初始 CT 扫描图像，能够以高准确度预测蛛网膜下腔出血患者的死亡率。
PDF10 months ago
利用强度分布监督改进 CT 扫描中的病变分割和检测
该论文提出了一种新的 CT 扫描中病变区域分割与定位的方法，引入了基于影像亮度直方图的病变概率分布来指导神经网络的训练，该方法可使得肿瘤的检测与分割效果得到显著提高。
PDFa year ago
STOIC2021 COVID-19 AI 挑战赛：将可重复使用的训练方法应用于私有数据
本研究实施了 T3 挑战格式，该格式允许在私人数据上训练解决方案并保证可重复的训练方法。研究结果表明，此方法可以有效地预测 COVID-19 感染的严重性，为自动化医学图像分析提供了解决方案。
PDFa year ago
COVID-CT-MD: COVID-19 计算机断层扫描数据集，可应用于机器学习和深度学习
介绍了一个新的 COVID-19 CT 扫描数据集 COVID-CT-MD，该数据集不仅包括 COVID-19 病例，而且还包括 CAP 的健康和感染主体，并标有叶片级别，切片级别和病人级别标签，有助于开发先进的基于机器学习和深度神经网络的
PDF4 years ago
使用深度学习和迁移学习算法从 X 光和 CT 图像诊断 COVID-19 肺炎
本研究旨在构建一个多来源的 X 线与 CT 扫描图像的综合数据集，在其中运用深度学习和迁移学习算法构建出高效、响应迅速的 COVID-19 诊断方法，实验表明该方法可以达到 98% 预训练网络准确率和 94.1% CNN 修改准确率。
PDF4 years ago
3D Siamese 神经网络实现无图像配准的肺结节再识别和增长检测
该研究提出了一种基于三重神经网络的新方法，用于在同一患者的两次 CT 扫描中识别癌变结节并检测其生长情况，结果表明识别敏感度为 94.7％，匹配准确率为 88.8％，生长检测的灵敏度为 92.0％，精度为 88.4％。
PDF5 years ago