CNN在胸部CT扫描中的COVID-19分类应用：基于卷积神经网络的技术分析

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）技术对胸部CT影像进行新冠肺炎（COVID-19）分类的应用与效果，提供了基于深度学习的诊断新思路。请通过创建新期刊或发送电子邮件的方式提供反馈！如果您喜欢这个项目，请为该存储库点赞！此仓库包含两个Jupyter笔记本（位于notebooks文件夹中）： 1. 卷积神经网络简介：本笔记本向不熟悉深度学习领域的人介绍了深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）。我解释了DNN中的关键组件，以及为什么需要使用CNN进行图像分类，并说明了使CNN在这一任务上表现强大的功能。 2. 基于CT扫描的COVID-19分类：本笔记本介绍了一个由我们团队基于tensorflow.keras构建的用于对胸部CT扫描进行COVID-19分类的卷积神经网络（CNN）。该工作是为INFORMS QSR竞赛准备的一个项目。我们的团队成员包括A/P、另一位同事以及我自己。所使用的CT扫描数据集来自一个公开的数据源，关于此工作的详细信息可以在预印本中找到。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

CNN在胸部CT扫描中的COVID-19分类应用：基于卷积神经网络的技术分析

优质

本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）技术对胸部CT影像进行新冠肺炎（COVID-19）分类的应用与效果，提供了基于深度学习的诊断新思路。请通过创建新期刊或发送电子邮件的方式提供反馈！如果您喜欢这个项目，请为该存储库点赞！此仓库包含两个Jupyter笔记本（位于notebooks文件夹中）： 1. 卷积神经网络简介：本笔记本向不熟悉深度学习领域的人介绍了深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）。我解释了DNN中的关键组件，以及为什么需要使用CNN进行图像分类，并说明了使CNN在这一任务上表现强大的功能。 2. 基于CT扫描的COVID-19分类：本笔记本介绍了一个由我们团队基于tensorflow.keras构建的用于对胸部CT扫描进行COVID-19分类的卷积神经网络（CNN）。该工作是为INFORMS QSR竞赛准备的一个项目。我们的团队成员包括A/P、另一位同事以及我自己。所使用的CT扫描数据集来自一个公开的数据源，关于此工作的详细信息可以在预印本中找到。

基于TensorFlow的CNN卷积神经网络在图像分类中的应用

优质

本研究探讨了利用TensorFlow框架下的CNN模型进行图像分类的应用效果，展示了其在模式识别任务中的强大性能和便捷开发流程。基于TensorFlow的CNN卷积神经网络实现图像分类。

基于CNN的十类分类卷积神经网络

优质

本研究提出了一种基于CNN（卷积神经网络）的模型，专注于十个不同类别数据集的高效分类问题。通过精心设计的网络架构和训练策略优化了分类性能。卷积神经网络可以用于解决10分类问题。这涉及到数据预处理、贴标签以及使用TensorFlow构建CNN结构。

卷积神经网络(CNN)在车牌识别中的应用卷积神经网络(CNN)在车牌识别中的应用卷积神经网络(CNN)在车牌识别中的应用卷积神经网络(CNN)在车牌识别中的应用卷积神经

优质

本文探讨了卷积神经网络（CNN）技术在车牌自动识别系统中的应用，分析其有效性和优越性，并展示了如何通过深度学习方法提高车辆管理系统的智能化水平。卷积神经网络（CNN）在车牌识别领域有着广泛的应用。通过利用其强大的特征提取能力，CNN可以有效地区分不同的字符并识别出完整的车牌号码。这种方法不仅提高了识别的准确性，还提升了系统的鲁棒性，在各种复杂环境下都能保持较高的识别率。

基于CNN的卷积神经网络图像分类

优质

本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的方法，通过实验分析优化模型结构与参数，展示了其在图像识别任务中的高效性。卷积神经网络（CNN）可以用于图像分类任务。

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。

基于CNN的图像分类卷积神经网络.zip

优质

本项目为基于卷积神经网络（CNN）的图像分类应用，利用深度学习技术自动识别和归类图片内容。项目资源包含模型训练代码及预处理脚本等文件。卷积神经网络（CNN）常用于图像分类任务。

基于CNN的图像分类卷积神经网络.zip

优质

本项目为一个基于卷积神经网络（CNN）实现的图像分类应用。通过使用深度学习技术对图像数据进行特征提取与分类，旨在提升图像识别准确率。卷积神经网络（CNN）可以用于图像分类。

基于 CNN 的卷积神经网络在染色血液细胞分类中的应用(blood-cells)

优质

本研究利用CNN卷积神经网络技术对染色血液细胞进行自动化分类，提高诊断效率与准确性，为医学领域提供了一种新的分析工具。 CNN卷积神经网络可以用于对染色血液细胞进行分类。

基于一维卷积神经网络的网络流量分类技术.pdf

优质

本文探讨了一种利用一维卷积神经网络进行网络流量分类的方法，通过分析网络数据包特征，实现对不同类型网络流量的有效识别与分类。本段落档探讨了一种基于一维卷积神经网络的网络流量分类方法。该研究提出的方法利用深度学习技术对不同类型的网络流量进行有效识别与分类，旨在提高网络安全性和数据分析效率。通过实验验证，所提方案在多种数据集上均展现出优越性能和应用潜力。