该数据集包括 1200 张 COVID-19 阳性图像、1341 张正常图像和 1345 张病毒性肺炎图像。COVID-19 图像从多个公开资源如 Github、德国医学院和 SIRM 收集而来,而正常及病毒性肺炎图像则来源于 Kaggle 的“Chest X-Ray Images (pneumonia)”数据库。所有图像均以 PNG 格式提供,其分辨率为1024×1024 像素或 256×...
数据介绍数据集信息Chest X-ray PD Dataset 共有4575张 COVID-19 感染、其他肺炎感染和健康人群的 2D 胸部 X 光图像。该数据集首先从多个来源[1-6]获得了 1525 张 COVID-19 感染的胸部 X 光图像,又从 Kaggle 数据…
【ChestX-ray8数据集:3万例不同类型肺癌患者的X光胸片】《ChestX-ray8: Hospital-scale Chest X-ray Database and Benchmarks on Weakly-Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases》 (2017) O网页链接 长图 标签: 论文 ...
数据集内容:NIH Chest X-ray数据集是一个胸部X射线数据集,由美国国立卫生研究院临床中心发布,总共收集了30000多名患者的,100000多张胸部X射线数据集,其中包括许多患有晚期肺部疾病的患者。 数据集数量:NIH Chest X-ray数据集包含30000多名患者的,100000多张胸部X射线数据集 ...
目前吕乐博士团队对这个数据库中的八种疾病图像进行研究,构建了ChestX-ray8数据集,借助ImageNet上的预训练模型对ChestX-ray8数据集进行多分类问题探索,研究成果详见:Wang_ChestX-ray8_Hospital-Scale_Chest_CVPR_2017_paper。 同时,吴恩达团队也在ChestX-ray14数据库的基础上进行肺炎诊断,其训练的CheXNet深度模型在...
KAD 的训练框架只需要影像 - 报告数据，不依赖于人工注释，在下游胸部 X-ray 诊断任务上，无需任何监督微调，即达到与专业放射科医生相当的精度；支持开放集疾病诊断任务，同时以注意力图形式提供对病灶的位置定位，增强模型的可解释性。值得注意的是，该研究提出的基于知识增强的表征学习方法不局限于胸部 X-ray，...
但肺炎的种类分为多种,本项目主要基于ChestRay数据集研究正常状态,病毒性肺炎,细菌性肺炎的识别。 不同于平台现有的分类网络结构,本项目探索使用分割网络结构进行分类。 其次对本项目对KIUnet2D分割网络进行了学习复现复现。 1.数据集介绍 ChestXRay2017数据集共包含5856张胸腔X射线透视图,诊断结果(即分类标签)主要分...
在本文中,我们介绍了一个新的胸部X射线数据库,即“ ChestX-ray8”,该数据库包含108,948幅32,717名独特患者的正视X射线图像,并带有文本挖掘的八个疾病图像标签(每个图像可以具有多个标签),使用自然语言处理从相关的放射报告中得出。重要的是,我们证明可以通过统一的弱监督多标签图像分类和疾病定位框架来检测这些常见...
Pneumothorax is usually diagnosed by a radiologist on a chest x-ray, and can sometimes be very difficult to confirm. An accurate AI algorithm to detect pneumothorax would be useful in a lot of clinical scenarios. AI could be used to triage chest radiographs for priority interpretation, or to ...
2. A new modular neural network approach with fuzzy response integration for lung disease classification based on multiple objective feature optimization in chest X-ray images [J] . Varela-Santos Sergio, Melin Patricia Expert systems with applications . 2021,第Apra期 机译:一种新的模块神经网络方...