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利用放射学和解剖提示改善放射学摘要
本文提出了一种新的解决方案来增强放射学家的结论写作，重点在于，将放射学图像和检查结果组合在一起生成结论，主要包括解剖学增强多模态模型和对比学习模块，经过两个基准数据集的实验证明，该方法显著优于其他自动结论生成模型。
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2 years ago
IJCAI
可解释的乳腺 X 线分类：基于案例推理和深度学习的方法
介绍了一种新颖的可解释神经网络算法，并使用病例推理来辅助放射科医生进行乳腺摄影。 与其他方法相比，我们的模型以相同或更高的准确率检测临床特征（肿块边缘），提供了更详细的预测解释，并能更好地区分图像的分类相关部分。
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3 years ago
基于深度学习的肋骨中心线提取和标记
本文提出了一种基于深度学习的方法来自动从 CT 扫描中提取和标记肋骨中心线，并在 116 名患者的 CT 扫描中取得了较高的精度。
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6 years ago
CheXNet: 深度学习实现胸部 X 光片放射学级别的肺炎检测
研究发现通过使用基于卷积神经网络的算法 CheXNet，可以高于目前实践放射科医师的水平从胸部 X 光片中检测出肺炎，该算法使用了目前最大的公开数据集 ChestX-ray14，并可以检测数据集中的 14 种疾病并达到最先进的结果。
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7 years ago
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