Advertisement

深度学习在医学影像中辅助慢性阻塞性肺疾病诊断的论文研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本论文探讨了利用深度学习技术对医学影像进行分析，以辅助医生更准确地诊断慢性阻塞性肺疾病的潜力与应用。通过模型训练和测试，评估其有效性及临床价值。 本段落介绍了一种利用深度学习算法开发的医学图像诊断辅助系统，特别关注于通过CT影像为慢性阻塞性肺疾病（COPD）早期阶段提供诊断支持。众所周知，长期吸烟是导致这种疾病的常见原因，并且有大量潜在患者尚未发病。如果能在病情发展的极早阶段发现并改善生活条件，则可以避免后续的严重后果。因此，开发一个能够辅助专业放射科医生进行准确诊断的系统显得尤为重要。我们在此展示了该系统的部分实验结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 深度学习在医学影像中辅助慢性阻塞性肺疾病诊断的论文研究
    优质
    本论文探讨了利用深度学习技术对医学影像进行分析，以辅助医生更准确地诊断慢性阻塞性肺疾病的潜力与应用。通过模型训练和测试，评估其有效性及临床价值。 本段落介绍了一种利用深度学习算法开发的医学图像诊断辅助系统，特别关注于通过CT影像为慢性阻塞性肺疾病（COPD）早期阶段提供诊断支持。众所周知，长期吸烟是导致这种疾病的常见原因，并且有大量潜在患者尚未发病。如果能在病情发展的极早阶段发现并改善生活条件，则可以避免后续的严重后果。因此，开发一个能够辅助专业放射科医生进行准确诊断的系统显得尤为重要。我们在此展示了该系统的部分实验结果。
     
  • 基于卷积神经网络的CT图像慢性阻塞性肺疾病的计算机辅助诊断系统研究
    优质
    本研究致力于开发一种基于卷积神经网络的CT图像分析系统，用于辅助医生更准确地诊断慢性阻塞性肺疾病。通过深度学习技术提高诊断效率和精确度，为临床医疗提供有力支持。 慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种常见的长期健康问题。导致这种疾病的常见原因包括吸入灰尘、呼吸困难、环境污染、疲劳以及反复的呼吸道感染。COPD的主要特征是由于气道中的持续炎症反应及有害颗粒或气体造成的气流受限。 计算机辅助诊断系统帮助医生解读医学影像，其中一种特定的应用就是通过CT图像来诊断COPD。选择使用CT图像是因为它失真少、耗时短且成本低。 这项关于慢性阻塞性肺疾病（COPD）的计算机化诊断系统的提议是利用卷积神经网络（CNN）来进行精确的病情判断。该系统会将CT影像分类，并通过性能指标来评估其准确性。 整个COPD计算机辅助诊断流程包括预处理、特征提取、分割和分类四个步骤。其中，预处理阶段旨在提升图像质量，例如减少噪声并标记出感兴趣区域；而特征提取则是为了捕捉图像中的视觉信息以供索引与检索使用；通过分割过程可以将CT影像细分为不同的部分。最后，CNN分类器会对这些经过细分的CT图进行归类，并在存在噪音的情况下提高其聚类精度。
     
  • 慢性阻塞性肺病与空气污染的相关性分析（2010年）
    优质
    本研究探讨了2010年慢性阻塞性肺疾病(COPD)与空气污染之间的关联，分析环境因素对COPD发病率和严重程度的影响。 根据2002年至2007年北京朝阳医院每月慢性阻塞性肺病（COPD）患者的入院记录以及同期的气象数据，通过统计分析方法探讨了气候因素与该疾病之间的关系，并研究如何利用有利的气象条件预防和减少这种疾病的发病率。结果显示：气温、相对湿度、气压及风速等气象因子对慢性阻塞性肺病的发生有显著影响。当平均温度达到或超过19.5℃时，COPD患者的入院数量较低；而在平均温度低于这一数值的情况下，则会出现较高的发病病例数。此外，在平均相对湿度大于等于53%的条件下，该疾病的发病率也有所增加。 此研究旨在帮助人们更好地了解气候变化对健康的影响，并利用有利气候条件来增强体质、预防疾病的发生和发展。
     
  • 基于CT影像的肺部疾病诊断系统RAR文件
    优质
    本项目开发了一套基于计算机断层扫描(CT)影像技术的智能肺部疾病诊断系统RAR包，旨在辅助医生提高肺癌等疾病的早期检测与诊断效率。该系统通过深度学习算法分析CT图像数据，提供精准的病变区域定位及分类建议，助力临床决策。 肺部CT图像病变区域检测是辅助诊断技术的重要研究领域。该技术通过自动分析CT图像来确定并报告病变区域的位置和大小等相关信息，从而帮助放射科医生做出更准确的决策，并有助于早期发现和治疗肺病。
     
  • 关于皮肤疾病鉴定的计算机辅助诊断系统的研究论文
    优质
    本研究论文探讨了开发用于皮肤疾病鉴定的计算机辅助诊断系统的可能性与方法，旨在提高皮肤病诊断的准确性和效率。 由于全球皮肤病患者数量与皮肤科医生人数之间的不平衡日益加剧，导致每天新增的皮肤病病例难以处理。皮肤感染是引发整体健康问题的主要诱因之一。为了降低发病率，迫切需要采用计算机辅助诊断（CAD）框架来解决当前工作中存在的单一疾病表征不足的问题。 鉴于各种皮肤疾病的比较属性，其特征已经经过特殊测试和评估。通过分析皮肤状况的模式可以将其详细信息分类为六类：正常、痤疮、湿疹、牛皮癣以及良性和恶性黑色素瘤等非覆盖性疾病类型。建议的方法包括四个阶段——预处理、分割、特征提取及分类，并且在每个阶段都使用了数字图像处理和机器学习技术。 实验结果显示，支持向量机算法能够实现高达90%至95％的准确率。此外，相较于其他技术手段而言，CAD框架为医生提供了极大的便利性，使他们可以轻松定位并识别出疑似病灶区域。
     
  • 急性肺栓塞医学课件PPT
    优质
    本课件旨在详细介绍急性肺栓塞的症状、诊断与治疗方案，结合临床案例深入讲解预防措施和最新研究进展，为医护人员提供全面的学习资源。 急性肺栓塞是一种严重的医疗紧急情况，需要通过课件或PPT等形式进行详细讲解以提高医学专业人员的认识与应对能力。这些资料可以涵盖疾病的定义、症状、诊断方法以及治疗方案等方面的内容，帮助医护人员更好地理解和处理这种病症。
     
  • 基于深度迁移学习的新冠肺炎影像自动诊断系统探究.pdf
    优质
    本文探讨了一种基于深度迁移学习技术的自动诊断系统，旨在提高对新型冠状病毒肺炎影像资料的识别与分析效率和准确性。 深度迁移学习下的新冠肺炎影像自动诊断系统研究探讨了如何利用深度迁移学习技术来提升对新型冠状病毒肺炎的医学影像进行自动化分析与诊断的能力。该文可能涵盖了数据预处理、模型架构设计以及实验评估等多个方面，旨在提高诊断效率和准确性，并为临床应用提供技术支持。
     
  • 基于深度学习的医学影像处理与分析平台源码及项目说明（AI全自动疾病诊断）.zip
    优质
    本压缩包提供基于深度学习技术的医学影像处理与分析平台代码和文档。旨在实现多种疾病的全自动精准诊断，促进医疗领域智能化发展。 【资源说明】 1. 该资源包括项目的全部源代码，下载后可以直接使用。 2. 此项目适合用作计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末作业或毕业设计参考材料。 3. 若将此资源作为参考资料，并需要实现其他功能，则需具备理解代码的能力并积极研究和调试。 基于深度学习的医学图像处理分析平台源码+项目说明（AI全自动疾病诊断）.zip # AI_Medical_System AI_Medical_System(分享想法，大创基金项目：AI全自动疾病诊断流程的一些构思) 更新日期: 2022年6月8日 使用LSTM-CLIP时序神经网络结构进行操作，在条件允许的情况下可以尝试引入深度强化学习。（优点：潜力较大；缺点：模型复杂度高、对硬件要求较高，且需要大量数据支持以避免过拟合） 原理流程图如下： ![Imgur](图片链接) * 基于LSTM-CLIP的多模态自主疾病诊疗方法。包括电子病历信息预处理模块、transformer文本编码器模块、图像编码器模块、特征提取网络模块、LSTM循环神经网络模块，以及基于强化学习的交互模块。 * 预处理：用于收集和整理病人相关的文字及影像记录，并将其转换为适合供机器学习模型使用的格式。 * 编码器部分包括两个子模块——图像编码器与文本编码器。前者将输入的医学图片转化为包含语义信息的高度抽象向量；后者则对患者的医疗文档进行特征提取，生成同样富含病历信息的高维表示。 * 特征提取网络：这是一个额外的功能组件，在具体应用中可根据需求插入到决策模型之中。 * LSTM循环神经网络模块是整个系统的核心部分，并且与强化学习环境互动。它会利用前面编码器产生的高阶特征进行时间序列建模，从而做出相应的医疗建议。 * 强化学习交互：此功能块基于价值网络的DDQN算法设计，为整体框架提供了一个模拟现实场景的学习机制。通过接收来自患者的反馈信息并据此生成奖励信号来指导智能体作出恰当的行为决策。 更新日期: 2022年5月8日 基础模型主干网络流程图如下： ![Imgur](图片链接) 更新日期: 2022年5月4日 使用类似DNS域名解析的服务对疾病进行分级处理（初步筛查分类、分科 -> 对应专科的初级诊断网络（确定检查项目）-> 决策支持系统 -> 后续评价网络） 涉及初筛网路，决策网络，时序模型和强化学习模块。 采用多个多模态Clip作为分类器集成使用，并通过深度强化学习中的state reward机制实现与临床环境的真实交互过程。
     
  • 基于CNN的深度学习在眼底图像中诊断糖尿病视网膜病变的研究-MATLAB实现
    优质
    本研究利用MATLAB平台，采用卷积神经网络(CNN)进行深度学习训练，旨在提高对眼底图像中糖尿病视网膜病变(DR)的自动化诊断效率和准确性。 使用深度神经网络CNN和深度学习技术进行眼底图像分析以检测糖尿病视网膜病变。如有任何疑问，请通过电子邮件联系：josemebin@gmail.com。
     
  • 医学图像分割中的深度学习研究.pdf
    优质
    本论文探讨了深度学习技术在医学图像分割领域的应用与进展，旨在通过分析现有方法和案例，提出改进思路和技术展望。 医学图像分割是图像分割领域的一个重要分支，在自动识别并分离出感兴趣区域方面发挥着极其重要的作用。由于人体器官组织的复杂性，深度学习技术在这一领域的应用显得尤为重要。