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胸部X光-CNN分析

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简介：
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。

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  • 胸部X光-CNN分析
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    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X光片异常检测：基于Kaggle的数据分析挑战
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    本项目旨在通过分析Kaggle平台上的数据集，运用机器学习技术识别胸部X光片中的异常情况，提升疾病早期诊断效率。 胸部X射线异常检测（20210216〜） 所有图像都被标记为存在14个关键放射影像。 这项比赛旨在预测班级ID、置信度得分和边界框。 香草CNN 数据分析俱乐部的个人项目 参考文献： [1] Chest X-ray abnormalities: Baseline[TF.Keras] [2] x-ray image Enhancement test
     
  • VinBigData胸部X光DICOM元数据-数据集
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    本数据集为VinBigData提供的胸部X光影像资料，包含大量DICOM格式的医学图像及详尽的元数据信息，旨在促进肺部疾病诊断算法的研究与开发。 VinBigData胸部X射线DICOM元数据包含每个DICOM文件中的图像像素值数组，并且还提供了有助于全面了解数据的其他重要信息。该数据集是从训练和测试文件夹中提取的所有DICOM文件的元数据生成的结果，具体包括以下CSV文件：test_dicom_metadata.csv、test_dicom_metadata_cleaned.csv、train_dicom_metadata.csv 和 train_dicom_metadata_cleaned.csv。
     
  • 胸部X光影像：https://www.kaggle.com/c/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia
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    该数据集包含大量胸部X光影像，主要用于肺炎检测研究。影像分为健康与肺炎两类，来源于多家医疗机构，旨在推动医学图像分析技术的发展。 胸部X射线图像
     
  • SIIM-ACR气胸分割数据集（X光）.rar
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    本资源包包含一个专为医学研究设计的数据集，专注于从胸部X光图像中自动识别和分割气胸区域。该数据集由SIIM与ACR联合开发，旨在促进算法在肺部疾病诊断中的应用，助力医疗影像分析领域的进步。 基于Kaggle气胸X光比赛的原始数据，本段落介绍了如何将RLE格式的气胸标注标签转换为mask图和json可读文件，并提供了JPEG格式的胸部X光图像。公开代码使用Python编写，适用于后续分类、检测、分割等任务的数据输入。
     
  • 关于多种肺炎的胸部X光片数据集
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    该数据集包含了各种肺炎患者的胸部X光影像，旨在为研究者提供一个全面的资源库，以促进对不同类型的肺部疾病的诊断和理解。 此数据集包含3616个COVID-19阳性病例以及10192个正常、6012个肺部浑浊（非COVID肺部感染）和1345个病毒性肺炎图像，包括了数据集和注释。 新型冠状病毒感染引起的新冠肺炎具有全球流行、高度传染性和高死亡率的特点。随着确诊病例的增加，医疗机构面临着巨大的确诊压力。为此，作者构建了一个胸部X光片的数据集：其中包括3616张COVID-19阳性病例以及10,192张正常图像、6012张肺部浑浊（非COVID肺炎）和1345张病毒性肺炎的图像。此数据集可用于区分新冠肺炎和其他原因引起的肺炎，加快确诊速度与效率。 该数据集中包含四个类别的文件夹： - COVID：新型冠状病毒感染阳性病例（共3616张） - Lung_Opacity：肺部浑浊（非COVID感染）（共6012张） - Normal：正常胸部X光片（共10,192张） - Viral_Pneumonia：病毒性肺炎（共1345张） 所有图像均采用PNG格式，分辨率为299*299像素。
     
  • 基于MATLAB的最小误差法胸部X光片分割系统.zip
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    本项目为一个利用MATLAB开发的胸部X光图像自动分割系统，采用最小误差法提高分割精度与效率。代码和资源打包提供，便于研究与应用。 基于MATLAB的最小误差法胸片分割系统利用了一种快速有效的分割算法。该方法假设目标区域与背景的灰度分布符合混合高斯正态分布，从而更好地适应医学图像中的灰度特性，并实现有效的目标分割。此代码经过测试可以使用，具有很高的参考价值。
     
  • ChestRayXNet: 利用微调密集网络对胸部X光图像进行分类
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    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。
     
  • Covid-19检测利用胸部X光影像：深度分析以诊断新冠肺炎病症...
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    本研究探讨运用胸部X光影像进行COVID-19检测的有效性与准确性，并深入分析其在诊断新冠肺炎方面的应用潜力。 该项目通过胸部X射线图像利用深度学习技术诊断COVID-19疾病。项目使用了Flask Web GUI，并附有相关屏幕截图展示。在这一研究中，DenseNet121架构被应用于图像分类任务，达到了高达99%的准确率。此外，还提供了模型的分类报告和混淆矩阵以供参考。
     
  • JPEG格式的X光胸片二分类数据集
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    这是一个包含JPEG格式X光胸片的数据集，专为胸部疾病的二分类任务设计，适用于训练和评估深度学习模型在医疗影像分析中的应用。 这段文字原本区分了正常肺部与肺炎患者的肺部情况。现在将其简化为描述两种不同状态的肺部特征：一种是健康的、正常的肺部；另一种则是因感染导致炎症变化的肺炎患者肺部。