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肺炎自动检测的深度学习(CS CV)

肺炎是导致幼儿死亡的主要原因,也是全世界致死率最高的疾病之一。肺炎的检测通常是由经验丰富的专家通过胸片检查来完成的,检查过程冗长乏味,并且经常导致放射科医生之间的分歧,计算机辅助诊断系统显示出提高诊断准确性的潜力。在本项工作中,我们提出并论证了一种基于单点探测器、squeeze-and-excitation深卷积神经网络以及多任务学习的肺炎区域检测计算方法,此方法经过北美放射学会肺炎检测挑战赛评估,是挑战中取得了最好结果的方法之一。

原文题目:Deep Learning for Automatic Pneumonia Detection

原文:Pneumonia is the leading cause of death among young children and one of the top mortality causes worldwide. The pneumonia detection is usually performed through examine of chest X-ray radiograph by highly-trained specialists. This process is tedious and often leads to a disagreement between radiologists. Computer-aided diagnosis systems showed the potential for improving diagnostic accuracy. In this work, we develop the computational approach for pneumonia regions detection based on single-shot detectors, squeeze-and-excitation deep convolution neural networks, augmentations and multi-task learning. The proposed approach was evaluated in the context of the Radiological Society of North America Pneumonia Detection Challenge, achieving one of the best results in the challenge.

原文作者:Tatiana Gabruseva, Dmytro Poplavskiy, Alexandr A. Kalinin

原文链接:https://arxiv.org/abs/2005.13899

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