diagnostic precision | BriefGPT

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动态不确定因果图的方法论和临床诊断的实际应用以及解释性和不变性
基于动态不确定因果图 (DUCG) 的人工智能辅助临床诊断，具有可解释性、高诊断精度和推荐算法。
PDFa month ago
使用伪标签进行 COVID-19 检测的领域自适应
我们提出了一个两阶段框架，利用伪标签进行领域自适应，以提高从 CT 扫描中检测 COVID-19 的速度和准确性。通过利用一个领域的注释数据和另一个领域的非注释数据，该模型克服了在新兴健康危机中普遍存在的数据稀缺和变异挑战。生成伪标签的创新
PDF4 months ago
利用 MobileNetV2 进行增强的乳腺癌瘤分类：对图像强度、错误修正和基于 Streamlit 的实时部署的详细探索
基于 Google 的 MobileNetV2 模型，利用来自埃及开罗的 Baheya 医院的数据集，该研究引入了一种复杂的转移学习模型，用于对乳腺癌肿瘤进行分类，分为正常、良性和恶性三类，采用 1576 张超声图像（265 张正常、891
PDF7 months ago
提高诊断精确度：利用机器学习技术在胸部 X 射线图像中准确检测 Covid-19、肺炎和结核病
通过深度学习和图像处理，研究提出了一种多类别分类方法来增加胸部疾病的诊断精确性，通过与多个经过预训练的迁移学习模型进行比较，该方法在 COVID-19、肺结核和肺炎的诊断上表现出了高准确度。
PDF9 months ago
可解释的三维多模态残差卷积神经网络用于轻度创伤性脑损伤诊断
通过在 Mild Traumatic Brain Injury (mTBI) 诊断模型中增加解释性的 3D 多模态残差卷积神经网络（MRCNN）和屏蔽敏感图（OSM），我们展示了该模型在 mTBI 诊断中的出色表现，平均准确度为 82.4%
PDF9 months ago