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lung cancer detection
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透明且临床可解释的肺癌在胸部 X 光片中的 AI 检测
通过引入临床概念到分类过程中,我们提出了一种基于概念瓶颈模型的预处理方法,改善了肺癌检测的分类性能(F1>0.9),同时生成比现有技术更可靠、临床相关的解释,解决了现有后期 XAI 技术在医疗数据上解释能力较差的问题。
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3 months ago
使用卷积神经网络提高稀疏视图肺癌 CT 图像的图像质量
通过使用 U-Net 来改善稀疏视图计算机断层扫描图像的质量以进行肺癌检测,并确定视图数量、图像质量和诊断信心之间的最佳平衡。
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a year ago
AI 辅助提升胸部放射照片早期肺癌检测的效率:多读者研究
本研究评估了商业可用的可解释的 AI 算法在增强临床医生识别胸部 X 光片上的肺癌的能力方面的影响。研究结果表明,使用 AI 算法可以提高肺癌的检测性能,减少漏诊,促进健康公平。
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2 years ago
基于改进的 Swin Transformer 的高效肺癌图像分类与分割算法
本文提出了一种基于有效 Transformer 模型的肺癌图像分类和分割方法,将计算机视觉技术应用于医学图像分析,可为医务人员提供高效的技术支持。在多个方面对实验结果进行了评估和比较,并证明该算法可以很好地应用于肺癌分类和分割任务。
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2 years ago
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