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应用一维卷积神经网络进行冠状动脉疾病分类
冠状动脉疾病诊断的一维卷积神经网络（1D-CNN）通过提高检测准确性和减少网络复杂性的潜力来解决早期诊断对人类死亡率的重要影响问题。通过解释心电图（ECG）信号中复杂模式的能力，无需依赖特征提取技术，这项研究超越了传统诊断方法。我们研究了样
PDF2 months ago
非侵入性急性间室综合征诊断的随机森林机器学习
急性间室综合征的诊断可通过非侵入式方法，使用皮肤上的力敏电阻器检测压力读数，最终通过蓝牙将诊断结果实时导出至 Web 应用程序。该诊断方法在预测准确度、精确度、敏感度和 F1 分数等关键性能指标上表现优异，其制造成本经济实惠，因此可能成为针
PDF5 months ago
自闭症谱系障碍儿童眼动追踪模式分类的内积融合卷积神经网络
在这篇论文中，我们利用两种不同的图像处理操作来研究这些过程如何学习眼动追踪模式，并提出了一种简单而有效的方法，将 involution 与 convolution 相结合，使其成为一个深度学习模型的位置特定能力的混合。我们调查了我们的方法在
PDF6 months ago
Syn3DWound: 用于 3D 创面床分析的合成数据集
创伤管理对于卧床患者和老年人尤为具有挑战性。现代图像分析对准确的诊断和伤口愈合监测具有重要意义，能提供准确而精确的伤口测量结果。尽管存在多种技术，但广泛而多样的训练数据集的缺乏仍然是构建基于机器学习框架的重要障碍。本文介绍了 Syn3DWo
PDF7 months ago
评估基于深度学习的黑色素瘤分类研究：免疫组织化学和常规组织学的三中心研究
通过研究利用 MelanA 和 H&E 染色组织切片的深度学习支持系统，我们发现 MelanA 分类器与基准 H&E 分类器表现相似，可以通过多染色分类进一步提高性能，为病理学家的临床工作提供帮助。
PDF10 months ago
CVPR多实例字幕生成：从组织病理学教材和文章中学习表征
ARCH 是一个计算病理学（CP）多实例字幕数据集，包含对一系列染色、组织类型和病理的诊断和形态学描述，我们使用内在维度估计，显示 ARCH 是唯一可以与计算机视觉类比的 MS-COCO Captions 匹敌的 CP 数据集，我们推测在密
PDF3 years ago