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使用深度学习的超声图像自动化诊断系统一站式对腕管综合症的应用
通过开发和评估一种一站式自动化诊断系统（OSA-CTSD），本研究旨在缓解对检查员专业知识的依赖问题，通过实时中位神经勾画、准确生物测量和可解释的诊断集成框架，实现对腕管综合征（CTS）的一站式自动化诊断，展示了良好的分割和测量性能，并在读
PDF5 months ago
SCUNet++：利用 Swin-UNet 和 CNN 瓶颈混合架构，结合多融合密集跳跃连接，评估肺栓塞 CT 图像分割
自动肺栓塞（PE）分割方法 SCUNet++ 结合了多个融合的稠密跳跃连接来解决 CTPA 技术的局限性和特征分级层次结构问题，实验证明该方法在 PE 分割任务中表现出色，有潜力提高 PE 的自动分割准确性，为临床医生提供强大的诊断工具。
PDF6 months ago
HydraViT：自适应多支路 Transformer 用于胸部 X 光图像的多标签疾病分类
通过将 transformer 骨干结构与多分支输出模块相结合，HydraViT 方法提高了胸部 X-ray 图像的多标签分类性能。
PDF9 months ago
超声照明的全球和本地知识网络配合，进行细粒度完善
该研究提出了一种超声图像去噪的全局与局部知识网络，并加入了细粒度的改进，以提高图像质量和性能。实验证明，该模型在定量指标和视觉性能上具有竞争力。
PDF9 months ago
智能决策支持集成投票模型用于智能医疗监测环境下冠状动脉疾病预测
利用机器学习的集成方法在智能医疗监测系统中设计出一种电子诊断工具来诊断冠心病，结果表明集成分类器中的多层感知机、随机森林和 AdaBoost 是最优的，达到了 88.12% 的准确率，而且比其他所有分类器都表现更好。
PDF2 years ago
通过学习的概念逻辑组合来实现 GNN 的全球可解释性
GLGExplainer 是一种全局解释器，它能够生成作为图形概念逻辑公式的本地解释的任意布尔组合，从而提供准确和人类可解释的全局解释，这使得 GLGExplainer 成为有前途的用于学习 GNN 的诊断工具。
PDF2 years ago
ACL神经对话系统有效利用对话历史吗？实证研究
本文研究了神经生成模型在对话系统中对历史对话的敏感性，并通过实验证明在测试时的上下文人为干扰（例如缺失或重排序发言，混淆词语等）对常用的递归和基于 Transformer 的 seq2seq 模型的影响很小，在开源其代码的同时，本文所提供的
PDF5 years ago
ECCV诊断时间行为检测器中的错误
本文提出了一种新的诊断工具，以分析视频中时间动作检测器的性能并比较不同方法的效果，该工具可以帮助研究人员改进处理关于时间动作检测中的问题，例如如何更好地处理时间上下文问题以及如何提高对实例绝对和相对大小的稳健性等问题。另外，该实验分析发现，
PDF6 years ago