检索结果-南通市图书馆

Journal of Measurement Science and Instrumentation 2024年

作者：邢广鑫樊晶晶郑叶龙赵美蓉天津大学精密测试技术及仪器全国重点实验室中国人民解放军总医院医疗保障中心药剂科

计算机辅助诊断可用于检测结核病例，为放射科医生提供更准确、更高效的诊断解决方案。结核病胸部X光（chest X-ray， CXR）图像中的各种干扰噪声是这一分类任务的主要挑战。本研究旨在提出一种结核病CXR图像检测的高性能模型。我们提... 详细信息

计算机辅助诊断可用于检测结核病例，为放射科医生提供更准确、更高效的诊断解决方案。结核病胸部X光（chest X-ray， CXR）图像中的各种干扰噪声是这一分类任务的主要挑战。本研究旨在提出一种结核病CXR图像检测的高性能模型。我们提出了基于CXR图像对称性的MIM-Net，它由多尺度输入特征提取网络和镜像损失组成。多尺度图像输入可增强特征提取，而镜像损失则可通过自监督提高网络性能。我们使用了一个公开的结核CXR图像分类数据集，并通过5倍交叉验证对我们提出的方法进行了评估。我们的方法的准确率、灵敏度、特异性、阳性预测值、阴性预测值和AUC分别达到了99.67%、100%、99.60%、98.00%、100%和0.9999。与其他模型相比，MIM-Net在所有指标上都表现最佳。因此，我们提出的MIM-Net可以有效帮助网络学习更多特征，并可用于检测CXR图像中的结核病，从而帮助医生做出诊断。

关键词：计算机辅助诊断医学图像分类深度学习特征对称镜像损失函数

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