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COVID-19 Radiography Database
COVID-19 Radiography Database
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新AI模型提升胸部X光分类的可靠性
研究人员开发了一个新的深度学习框架DBCA-SegNet-MGAP，旨在提高胸部X光（CXR）分类模型的可靠性。该框架特别关注确保模型的预测基于肺部图像内容，而不是虚假的相关性。通过整合解剖先验知识（通过肺部掩码和一种新颖的池化机制），该模型即使在面对领域转移时，也能展现出增强的肺部归因控制能力，这是可靠性的一个关键指标。
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AI 系统使用几何归一化技术，在 X 光片中准确检测肺炎和 COVID-19
研究人员开发了一种自动化系统，通过对肺部区域进行几何归一化来识别胸部 X 光片中的肺炎和 COVID-19。该系统采用 ResNet-18 模型进行标志点检测，然后使用广义普氏分析和仿射变换进行几何归一化。一个单独的 ResNet-18 分类器随后将图像分类为 COVID-19、病毒性肺炎或正常。该方法在 COVID-19Radiography Database 上取得了高精度，表明与原始图像或伪影掩盖图像相比，解剖对齐可以实现更鲁棒…