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ChestX-Det10：胸部 X 光检测数据集
该研究提供了一个名为 ChestX-Det10 的新基准，包括大约 3,500 个显微镜图像的 10 种疾病 / 异常的框注释。这个基准可以用于胸部 X 光的疾病分类和定位研究。
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4 years ago
利用层次疾病依赖和不确定标签通过 CNN 解释胸部 X 光片
利用深度卷积神经网络（CNNs）构建了一个多标签分类框架，能够准确检测 14 种常见胸部疾病和病灶的存在，通过对 UGCXR 数据集的训练，该模型取得了目前最高的 AUC 分数 0.940， 平均优于独立评审组中的 2.6 位放射科医生，表
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4 years ago
利用卷积神经网络解释胸部 X 射线，利用分层疾病依赖性和不确定标签
该研究提出了一种基于深度卷积神经网络的监督式多标签分类框架，用于预测 14 种常见胸部疾病的风险，同时针对常见胸透数据集中不确定样本占据的显著比例，提出了标签平滑技术。在超过 200k 的数据集上训练，该模型在 5 项病理学的验证集中实现了
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5 years ago
胸部 X 射线弱监督深度学习用于疾病分类和定位
本文提出了一种基于弱监督深度学习框架的方法，该框架配备了压缩和激励块、多图传输和最大 - 最小池化，用于分类胸部疾病以及定位可疑病变区域，实验证明所提出的模型具有更好的性能。
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6 years ago
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