胸部X光片

作品数：45被引量：63H指数：4
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用于胸部X光片长尾分布多标签分类的双路注意力分类头研究
《现代仪器与医疗》2024年第6期1-7,共7页赵修衡 杨靖智 李淼 吴及 
国家重点研发计划(2021ZD0113404)。
目的根据注意力机制,创新设计出合适的分类头,应对传统多标签分类方法对长尾尾部标签分类效果较差的问题。方法本文提出了一种新的分类头结构(双路注意力分类头,Dual-Attention Head,DAH),一路使用嵌入维度的注意力机制,一路使用子图维...
关键词：深度学习 多标签分类 长尾分布 注意力机制 分类头 
基于注意力机制和双分支网络的胸部疾病分类
《计算机科学》2024年第S02期209-214,共6页宋子岩 罗川 李天瑞 陈红梅 
国家自然科学基金(62076171,62376230);四川省自然科学基金(2022NSFSC0898)。
基于胸部X光片的胸部疾病分类对于提高诊断准确率、减轻医疗卫生系统压力具有重要意义。不同胸部疾病的发病区域尺寸存在巨大差异,是基于胸部X光片的胸部疾病分类任务面临的主要挑战。在对发病区域较小的疾病进行分类时,图像中大部分区...
关键词：胸部疾病分类 深度学习 胸部X光片 注意力机制 特征融合 
多卷积神经网络的胸部X光片肺结核检测方法被引量：2
《计算机工程与应用》2024年第13期246-254,共9页崔少国 解筝 宋豪杰 
国家自然科学基金(62003065);重庆市科技局自然基金面上项目(CSTB2022NSCQ-MSX1206);重庆市技术预见与制度创新项目(CSTB2022TFII-OFX0042);教育部人文社科规划基金(22YJA870005);重庆市教委重点项目(KJZDK202200510);重庆市社会科学规划项目(2022NDYB119);重庆市教委人文社科项目(23SKGH072);重庆师范大学人才基金(20XLB004);重庆市研究生科研创新项目(CYS22555)。
由于肺结核病灶区域与正常肺部区域之间的差异微小,导致肺结核疾病难以准确检测。针对此问题,提出了一种基于深度可分离卷积和图卷积相结合的肺结核疾病检测算法。使用深度可分离卷积模块提取图像的局部特征;使用图卷积模块提取图像的...
关键词：X光片 深度可分离卷积 图卷积网络 肺结核检测 
结合自注意力与卷积的胸部X光片疾病分类研究
《激光与光电子学进展》2024年第4期325-334,共10页关欣 耿晶晶 李锵 
国家自然科学基金(61471263,61872267,U21B2024);天津市自然科学基金(16JCZDJC31100);天津市研究生科研创新项目(2021YJSS023);天津大学创新基金会(2021XZC-0024)。
胸部X光片可用于诊断多种胸部疾病。由于胸部疾病特征复杂多样,现有的胸部X光片疾病分类算法难以学习胸部疾病复杂的鉴别表征以及未关注不同疾病之间的相关性信息。针对以上问题,提出一种结合自注意力与卷积的疾病分类算法,该算法采用...
关键词：胸部X光片 全维度动态卷积 自注意力 双路注意力 疾病分类 
基于卷积神经网络的胸部X光图像分类算法
《信息技术与信息化》2024年第1期33-41,共9页金荷淇 盖绍彦 达飞鹏 
肺部疾病已成为危害人类身体健康的重要因素,胸部X光片是医疗实践中广泛应用的肺部疾病检测工具,在协助临床诊断中发挥着重要的作用。针对上述问题设计出一种胸部X光片疾病分类算法,应用于医疗场景下辅助医生进行诊断。研究方案在肺炎...
关键词：多标签分类 胸部X光片 肺部疾病 人工智能 辅助诊断 
融合注意力机制与DenseNet的胸部X光片肺炎检测算法
《现代计算机》2023年第13期65-68,共4页盛承光 
针对肺炎胸部X光片自动检测准确率较低的问题,提出了一种融合注意力机制与DenseNet的胸部X光片肺炎检测算法。该算法以DenseNet121为基础框架,利用其强大的表征能力自动学习X光片的成像特征;同时,引入注意力机制,在通道和空间两个维度...
关键词：肺炎检测 注意力机制 DenseNet 胸部X光片 
融合改进变分自编码器与影像组学的X光片肺部疾病筛查算法被引量：1
《西北大学学报（自然科学版）》2023年第3期313-324,共12页冯筠 牛怡 杨晨希 沈聪 郭佑民 
国家自然科学基金(62073260);陕西省教育厅科研计划项目(21JK0927)。
计算机辅助技术在肺部疾病筛查方面已经取得显著成效,然而现有研究大多面向已知类型的疾病进行建模,对未知类型疾病极易带来误诊及漏诊风险,且主要以追求高准确率为目标,对误诊及漏诊未加以约束,导致其难以应用于实际临床场景。针对以...
关键词：肺部疾病筛查 胸部X光片 影像组学 单类别分类 集成学习 
基于高效通道注意力的胸部X光片疾病分类算法被引量：1
《激光与光电子学进展》2023年第12期350-359,共10页邵凌云 李锵 关欣 丁学文 
国家自然科学基金(62071323,61471263,61872267);天津市自然科学基金(16JCZDJC31100);天津市科技计划项目(20YDTPJC01110);天津大学自主创新基金(2021XZC-0024)。
深入研究不同肺部疾病的X射线光片,有助于更清晰、准确地区分和预测各种疾病。基于此,提出一种基于高效通道注意力机制的胸部X光片疾病分类算法。将高效通道注意力模块以密集连接的方式加入基础特征提取网络,以增强特征通道中有效信息...
关键词：医用光学 医学图像处理 胸部X光片 卷积神经网络 高效通道注意力 
基于注意力与标签相关性的胸部X光片疾病分类
《计算机系统应用》2023年第4期104-111,共8页王烨楠 程远志 史操 许灿辉 
国家自然科学基金(61806107,61702135)。
针对传统的胸部辅助诊断系统在胸部X光片疾病分类方面图像特征提取效果差、平均准确率低等问题,提出了一个注意力机制和标签相关性结合的多层次分类网络.网络的训练分为两个阶段,在阶段1为了提高网络特征提取能力,引入注意力机制并构建...
关键词：胸部疾病 多标签分类 标签相关性 深度学习 
胸部X光片多特征融合的冠状病毒诊断
《辽宁科技大学学报》2023年第1期58-64,共7页龙如山 杨丹 
辽宁省教育厅高校基本科研项目(LJKMZ20220646)。
针对目前网络模型从X光片提取的特征过于单一,并且监督学习网络太过依赖疾病诊断标签,得到的X光片特征不利于冠状病毒诊断。提出一种胸部X光片多特征融合的冠状病毒诊断框架Covid-19Net。使用EfficientNet网络作为提取X光片特征的主干网...
关键词：新冠病毒 对比学习 多特征融合 
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