ChestRayXNet：通过微调密集网络对胸部X射线图像进行分类。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
该项目，基于NIH ChestX-ray14数据集，旨在实现肺部疾病的诊断，并是一种卓越的胸部X射线图像多标签分类算法。这种算法有望为放射科医生提供更精准的诊断支持。在阅读本文的过程中，我获得了宝贵的知识，这些知识能够有效地协助我训练DenseNet121模型。值得注意的是，所有在NIH ChestX-ray14数据集上训练的模型均可从数据下载集中快速获取。您可以便捷地下载ChestX-ray14数据集，将所有包含“14 xxx.tar.gz”的文件解压缩到单个目录中，具体操作为：使用 `tar -xvzf *ZIPFILENAME*` 命令解压。请务必在shell脚本 `/write_all.sh` 中修改映像路径，通过 `--dataset_dir` 标记进行匹配。随后，请将工作目录切换至 ChestRayXNet 文件夹，并执行 `/write_all.sh` 脚本以处理全部共计112,120幅图像。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

ChestRayXNet: 利用微调密集网络对胸部X光图像进行分类

优质

ChestRayXNet是一种基于微调密集网络架构的模型，专门用于胸部X光影像的自动分类。该系统在处理医疗数据时展现了高精度与高效性，在疾病诊断中具有广泛应用前景。基于NIH ChestX-ray14的肺部疾病诊断项目是一种高性能的胸部X射线图像多标签分类算法，有助于放射科医生更准确地诊断肺部疾病。该项目为我提供了大量关于如何训练DenseNet121的信息。所有在NIH ChestX-ray14数据集上进行训练的模型都可以下载，并通过解压缩*.tar.gz文件来快速开始使用该数据集。具体操作是在终端中运行`tar -xvzf *ZIPFILENAME*`，其中*ZIPFILENAME*是您要解压的.tar.gz文件名。为了确保程序正常运行，请在shell/write_all.sh脚本中的--dataset_dir标记处修改图像路径以匹配您的工作环境设置。完成这些步骤后，将当前的工作目录更改为ChestRayXNet，并执行`write_all.sh`命令来处理所有112,120幅胸部X射线影像。

CoronaHack 胸部X射线数据集 - 数据集

优质

CoronaHack胸部X射线数据集是一个汇集了大量胸部X光影像的数据集合，旨在帮助研究者和开发者通过机器学习技术识别并分析新冠肺炎在肺部的影响。该数据库包含了疑似感染新冠病毒患者的X光图像，并附带详细的标注信息，以便于进行疾病早期检测与诊断的研究工作。电晕-COVID19病毒对健康个体的呼吸系统产生影响，胸部X射线是识别该病毒感染的重要成像方法之一。通过使用Chest X-Ray数据集，可以开发一个机器学习模型来区分健康患者与受肺炎（Corona）感染患者的X光片，并为AI应用程序提供动力以更快地测试Corona病毒。相关的数据文件包括：Chest_xray_Corona_dataset_Summary.csv、Chest_xray_Corona_Metadata.csv以及包含数据集的压缩包Coronahack-Chest-XRay-Dataset_datasets.zip。

MURA-X射线分类：利用MURA数据集对带有肌肉骨骼问题的X射线影像进行归类

优质

本项目运用深度学习技术，基于MURA数据集分析与识别含有肌肉骨骼异常的X光片，并对其进行精准分类。旨在提升医学图像诊断效率和准确性。在使用MURA数据集对具有骨骼肌肉疾病的X射线图像进行异常分类的研究中，应用了OpenCV的图像预处理技术以及图像增强方法，并训练了逻辑回归、带有RBF核的支持向量机（SVM）、装袋和梯度提升等模型。这些方法达到了55%的精度水平。通过采用数据增强技术和训练卷积神经网络（CNN）模型，进一步扩大了训练数据集的规模，从而将测试准确性提高到了60%。

Covid-CXR：利用神经网络模型根据存在特征对胸部X光片进行COVID-19分类

优质

Covid-CXR项目采用先进的神经网络模型，专注于分析胸部X光图像中的特定特征，以实现对新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的精准诊断和分类。该项目的目标有三个方面：（1）开发一种机器学习算法来区分COVID-19阳性个体的胸部X射线与其他类型的胸部影像；（2）促进模式发现；以及（3）构建一个更健壮且可扩展的基础架构，用于训练各种类型数据上的机器学习模型，以帮助全球应对COVID-19。我们希望吸引机器学习从业者和医疗保健专业人士贡献他们的专业知识来参与此项目。如果您有兴趣提供支持或通过共享数据的方式加入，请联系我们；否则，您可以自由地尝试这个仓库中的代码库。最初由加拿大伦敦市的市政人工智能应用实验室的Blake VanBerlo开发了模型，并且该模型已经在包含标记为COVID-19感染呈阳性的X射线、正常胸部影像以及描述其他肺炎证据的影像的数据集上进行了训练。目前，我们使用可解释性方法（如LIME）来帮助理解这些模型的工作原理。该项目需要更多专家的知识和贡献以进一步发展和完善。

MedGen：利用胸部X射线图像生成详尽的医学报告

优质

MedGen是一款创新工具，它能够分析胸部X光影像，并自动生成全面且详细的医学报告，助力医生提高诊断效率和准确性。 MedGen 是 Jing 等人在 2018 年发表的论文《自动生成医学影像报告》中的 TensorFlow 实现。该研究利用 X 射线、CT、MRI 和其他类型的扫描图像来诊断多种疾病，专业的医疗人员负责解读这些医学图像并编写相应的报告。由于为每个扫描生成报告耗费大量时间，我们探索了自动创建这类报告的方法。一份典型的医疗报告包含以下三个部分： - 印象：提供基于观察的诊断结论。 - 观察结果标签：列出所有重要的发现和信息点。 - 数据集：本段落使用的数据集是印第安纳大学胸部 X 射线采集（Demner-Fushman et al.，2015），该数据包括一系列胸部 X 射线图像及其相应的诊断报告。由于计算上的限制，我们选择了 1,000 张扫描样本用于训练，并且使用了另外的 200 张样本进行测试，这些详细信息可以在 /data 目录中找到。模型组件：本段落提出了一个自动生成医学影像报告的方法。

基于迁移学习的胸部X射线图像肺炎检测方法

优质

本研究提出了一种基于迁移学习技术的新型算法，专门用于从胸部X光片中自动识别肺炎迹象，显著提升了模型在少量数据情况下的诊断性能。 1. 使用自定义深度卷积神经网络从胸部X线图像中检测肺炎，并使用5856张X线图像对预训练模型“InceptionV3”进行再训练。 2. 为了重新训练，去除了输出层，冻结了前几个层，并为两个新标签类（肺炎和正常）微调模型。 3. 自定义深度卷积神经网络的测试精度达到89.53%，损失值为0.41。

胸部X光-CNN分析

优质

本项目利用卷积神经网络(CNN)技术对胸部X光影像进行自动化分析，旨在快速准确地识别肺部疾病特征，辅助临床诊断。 ChestX-ray-CNN是一种用于解析胸部X光片的卷积神经网络模型。该模型能够有效识别并分类不同类型的肺部疾病，如肺炎、结核病以及各种异常情况，在医疗影像分析中具有重要应用价值。

胸部CT扫描PNG图像数据集（含3类，超过970张图片）

优质

本数据集包含超过970张胸部CT扫描PNG图像，分类为三组，适用于医学影像分析与机器学习研究。胸部CT扫描图像数据集是医学图像分析领域的重要资源，包含了大量的PNG格式图像，用于训练和测试机器学习或深度学习模型以识别不同的胸腔疾病。特别关注三种类型的肺癌：腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌，以及正常的CT扫描图像，这为研究者提供了丰富的对比和分析素材。我们来详细了解一下CT（Computed Tomography）扫描。这是一种利用X射线投影数据重建体内断层结构的成像技术，在医疗诊断中能够提供高分辨率的横截面图像，帮助医生检测和分析各种疾病如肿瘤、感染或内部器官异常。在胸部CT扫描中，可以清晰地观察肺部、心脏、血管及纵隔等部位，对于肺癌早期发现具有重要作用。该数据集分为训练集与测试集，这是机器学习模型训练和验证的标准划分方式。训练集用于教会模型识别特征，而测试集则用来评估模型在未见过的数据上的表现。每个类别（正常和三种癌症类型）都有自己的子文件夹，这种组织方式便于数据管理和模型的训练。腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌是肺癌常见类型，在CT图像中可能表现出不同特征：腺癌通常位于肺周围并形成小结节或肿块；大细胞癌生长迅速且形状不规则；而鳞状细胞癌则常出现在吸烟者肺部，表现为较大团块。通过分析这些疾病在CT图像中的形态、纹理和边缘等特征，模型可以进行分类。 PNG是一种无损压缩的图像文件格式，常用保存医学图像因其高质量及支持透明度特性，在处理医学图像时选择PNG格式能确保细节不受损失，这对于诊断与训练至关重要。数据集标签“CT图像”、“PNG”表明了其类型和技术特点，这对构建和优化图像分析算法非常关键。例如，可能需要特定的预处理步骤如灰度校正、噪声去除或增强对比度以提高模型对微小病灶识别能力。实际应用中，该数据集可用于开发深度学习模型（如卷积神经网络CNN）来自动检测并区分不同类型的肺癌。通过大量训练后，模型能学会CT图像特征并在临床实践中辅助医生更准确地诊断疾病。此外，还可以用于评估现有算法性能以推动医学图像分析技术进步，提高早期诊断率从而改善患者生存质量和生活质量。胸部CT扫描图像数据集（PNG格式、3类、970+张）是一个宝贵资源，为开发和评估肺癌检测模型提供了基础。通过深入研究与分析这些图像，科学家及工程师可以推进医疗AI发展，并在临床实践中提供更高效准确的辅助诊断工具。

利用神经网络进行图像分类

优质

本研究探讨了如何运用神经网络技术对图像数据进行高效准确的分类处理，旨在提升机器视觉系统的智能化水平。这是基于神经网络的图像分类项目。使用包含1000张图片的数据集，并通过训练后的神经网络模型实现了80%的分类精度。此外，还输出了混淆矩阵及相关二级评价指标。请根据实际情况自行修改相关文件路径。

胸部影像数据集应用于气胸分割...

优质

本研究构建了一个专门用于气胸分割任务的胸部影像数据集，并提出了一种基于深度学习的新方法，以提高气胸自动检测和分割的准确性。此工作为临床诊断提供了有力的技术支持与参考价值。本数据集由医学影像信息学会(SIIM)、美国放射学院(ACR)、胸部放射协会(STR)和MD.ai提供。