Gray Level Co-Occurrence Matrix Texture Analysis of Germinal Center Light Zone Lymphocyte Nuclei: Physiology Viewpoint with Focus on Apoptosis
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机器学习试点研究显示出从X射线图像对COVID-19进行分类的潜力
研究人员进行了一项试点研究，使用传统的机器学习技术，通过胸部X射线数据将COVID-19与其他肺炎进行分类。通过采用基于纹理和梯度的特征，并结合逻辑回归、随机森林和支持向量机等分类器，该研究实现了75.4%的最大准确率和0.755的AUC。研究结果表明，虽然这些方法显示出潜力，但需要更大规模的多机构数据集来开发更先进的多模态深度学习架构，结合卷积和基于Transformer的编码器，以提高诊断能力。
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新的RadiomicNet架构通过可解释的人工智能增强医学图像分割
研究人员开发了RadiomicNet，这是一种新颖的深度学习医学图像分割架构，它集成了手工制作的放射组学特征，以增强可解释性并降低计算需求。这种混合方法使用带有灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）特征的放射组学注意力门（RAG），来指导轻量级MobileNetV2编码器-解码器中的注意力。RadiomicNet在乳腺超声图像（BUSI）数据集和Kvasir-SEG上取得了有竞争力的性能，同时使用的参数比标准的U-Net和U…