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一种 COVID-19 自动检测 X 光图像的方法的评论评估
本研究比较和评估了近期文献中用于自动 COVID-19 诊断的不同测试协议。我们通过黑化 X 射线扫描的中心并只在图像的外部部分训练分类器的方式移除图像中的肺部，得出了使用不包含大部分肺部的 X 射线图像可以获得类似结果的结论。因此，我们推
PDF4 years ago
COVID-CAPS: 基于胶囊网络的 X 光图像 COVID-19 病例识别框架
这篇研究论文提出了一种基于 Capsule Networks 的 COVID-CAPS 建模框架，旨在提高 COVID-19 的诊断能力，它能够处理小数据集，且准确率与特异性较之前基于 CNN 的模型更高。另外，通过对外部数据集的预训练，它
PDF4 years ago
基于医疗的深度课程学习用于改进骨折分类
本研究提出了基于课程学习的的策略来支持从 X 射线图像中分类识别近端股骨骨折，并将基于医学决策树和多个专家的注释不一致性等医学知识作为依据，使我们能够为每个训练样本分配一个难度等级。通过启动学习 “简单” 示例并向 “困难” 的示例移动，我
PDF4 years ago
Covid-19：利用卷积神经网络的迁移学习进行 X 光影像自动检测
使用深度学习算法中的卷积神经网络技术和迁移学习技术，对 1427 张通过公共医疗库获得的 X 光片中的 Covid-19 病人，普通肺炎和正常情况的病人进行自动检测，最终在 Covid-19 的检测准确率为 97.82%。
PDF4 years ago
深度胸透分类器中的公平差距
在医学影像方面，机器学习系统已经受到了广泛的关注。本文检查了最先进的深度学习分类器在从 X 光图像中产生诊断标签方面的性能偏差程度，发现在所有数据集，所有临床任务和所有子群体中都存在 TPR 差异。
PDF4 years ago
X 光图像无监督异常检测
通过无监督学习方法检测异常值以帮助医生评估 X 光手部图像并减少错过重要区域的风险，介绍了一个强大的预处理管道来减少噪声的影响，实验证明未标记图像数据仍然可以取得令人满意的成果。
PDF4 years ago
MM利用神经网络在 X 光（2D）图像上估计和抽象骨骼的 3D 结构
本文提出了一种基于深度学习的方法，可以从一对二维 X 射线图像中估计骨头的三维结构，并且相较于八种其他的三维骨重建方法，预测精度更高。同时，该神经网络可以根据 X 射线图像确定骨头的身份，具有 100％的准确性，为鉴定和识别骨头提供了一种基
PDF4 years ago
使用少量 X 光图像和 Faster R-CNN 训练检测远端桡骨骨折
通过训练 Faster R-CNN 深度学习网络，在只有 38 张有骨折的手部 X 光图像的情况下，可高精准度地识别和定位远端桡骨骨折，其准确性为 96％，平均精度为 0.866，并且较医生和放射科医师检测结果更为准确。这一技术为检测罕见疾
PDF6 years ago
针对无监督域自适应的任务驱动生成建模：应用于 X 射线图像分割
本文提出了一种通过学习自动解析 3D CT 扫描并将其应用于 X 光图像中的新模型框架 DI2I 和 TD-GAN，该框架在未见过的真实 X 光图像上实现了同时样式转换和解析的效果，且不需要 Topogram 标签即可实现 85% 的平均
PDF6 years ago
AAAI基于扩张卷积神经网络的多智能体 2D/3D 医学图像配准
该论文提出了一种多智能体系统和自注意力机制相结合的方法，将 2D / 3D 图像配准作为马尔可夫决策过程来解决，通过多个基于全卷积网络的智能体的提案及对应置信度的加权来取得了超过基于单智能体和基于优化方法的最新技术的优异成果。
PDF7 years ago
卷积神经网络自动检测膝关节并量化膝骨关节炎严重程度
本文介绍了一种使用 X 光图像自动量化膝关节 OA 严重程度的新方法，该方法采用完全卷积神经网络自动检测膝关节并进行多类别分类和回归输出，以优化两个损失函数的加权比率，取得了优于现有方法的极有前景的结果。
PDF7 years ago