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lung-disease-detection-using-agcnn

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简介：
本研究提出了一种基于AGCNN（Attention Guided Convolutional Neural Network）的方法用于肺部疾病检测，通过注意力机制提高模型对病变区域的识别能力。 骷髅是一种常见的文化符号，在不同的文化和语境中有多种含义。它可以代表死亡、神秘或恐怖元素，也常被用于艺术创作和游戏设计中。在一些宗教仪式或者文学作品里，骷髅象征着生命的脆弱以及对生死的思考。

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  • lung-disease-detection-using-agcnn
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    本研究提出了一种基于AGCNN（Attention Guided Convolutional Neural Network）的方法用于肺部疾病检测，通过注意力机制提高模型对病变区域的识别能力。 骷髅是一种常见的文化符号，在不同的文化和语境中有多种含义。它可以代表死亡、神秘或恐怖元素，也常被用于艺术创作和游戏设计中。在一些宗教仪式或者文学作品里，骷髅象征着生命的脆弱以及对生死的思考。
     
  • lung-detection-in-ct-scans.zip
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    Lung-Detection-In-Ct-Scans 是一个包含用于检测CT扫描中肺部区域算法的资源包。它为医学影像分析提供了一种自动化的解决方案，有助于提高疾病诊断效率。 从CT影像中对肺部图像进行分割并识别肺部容积。
     
  • Multiclass Plant Leaf Disease Detection and Classification...
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    本文探讨了一种多分类植物叶片病害检测与识别方法，利用深度学习技术自动诊断作物疾病，提高农业管理效率。 编写了用于将叶子分类为以下类型之一的Matlab代码：Alternaria Alternata、Anthracnose、Bacterial Blight、Cercospora Leaf Spot 和 Healthy Leaves。该分类由Multiclass SVM（一对一）完成。 运行步骤如下： 1. 将文件夹Leaf_Disease_Detection_code放置在Matlab路径中，并将所有子文件夹添加到该路径。 2. 运行DetectDisease_GUI.m脚本。 3. 在GUI界面，点击“加载图像”，从Manus Disease数据集中选择并加载图片。随后点击“增强对比度”按钮以优化图像显示效果。 4. 点击Segment Image（分割图像），输入包含感兴趣区域的cluster no（即只有疾病受影响的部分或健康部分）。 5. 最后，点击分类结果查看识别输出，并测量准确性（在这种情况下是区分健康叶子与所有患病类型）。
     
  • Prediction-of-Cardiovascular-Disease-using-Machine-Learning
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    本研究利用机器学习技术预测心血管疾病，通过分析大量医疗数据，旨在提高疾病的早期诊断率和治疗效果。 利用机器学习进行心血管疾病预测，在UCI数据集上应用了10倍交叉验证，并集成5种不同的分类算法。对每种算法的准确性、灵敏度、特异性以及ROC曲线和AUC进行了分析与比较，通过混淆矩阵和ROC曲线来可视化各种算法之间的差异，以便全面评估它们的表现。
     
  • Fire Detection Algorithm Using OpenCV
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    本研究提出了一种基于OpenCV库的火灾检测算法，通过视频流分析实时识别火焰特征，以实现高效、准确的火灾预警系统。 在实际应用中，该系统需要解决火灾图像探测软件与实际监控摄像平台的有机结合问题，并且特别要对多路视频进行实时监控。影响图像火灾探测系统使用效果的主要因素有以下三个：
     
  • Human Detection Using Histograms of Oriented Gradients.pdf
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    本文介绍了利用直方图导向梯度（HOG）进行人体检测的方法，通过分析图像中的局部模式和边缘方向信息来识别图片中的人体。 《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》这篇论文由Navneet Dalal 和 Bill Triggs撰写，是关于HOG特征的重要文献。
     
  • High-Speed Corner Detection Using Machine Learning.pdf
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    本文探讨了一种基于机器学习技术实现高速角点检测的方法，旨在提高计算机视觉领域中图像处理的速度和准确性。 Edward Rosten 和 Tom Drummond 在2006年提出了FAST角点检测算法。我的博客里有对该算法的详细介绍，欢迎交流。
     
  • Fast Ellipse Detection Using Arc Adjacency Matrix
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    本文提出了一种基于弧相邻矩阵的快速椭圆检测算法，通过高效利用图像中的弧段信息来实现准确、实时的椭圆识别。 基于边缘连接方法的椭圆检测算法AAMED使用弧段邻接矩阵来获取所有可能的弧段组合，并通过一种基于采样点验证的方法进行确认。这种方法的核心在于利用弧段之间的关系快速而准确地识别出图像中的椭圆形结构。