【摘 要】
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当前,人工智能导致了多个领域的技术革命。在医疗领域,人工智能技术的应用提高了医生对患者的诊断质量,根据患者的病史为其提供更好的治疗方案,并对未来的健康状况进行预测。例如,自然语言处理(natural language processing,NLP)技术被用来处理及标记医疗数据,使用随机试验的数据为特定患者提供恰当的诊疗方案。在ILSVRC竞赛上,卷积神经网络(Convolutional Neura
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当前,人工智能导致了多个领域的技术革命。在医疗领域,人工智能技术的应用提高了医生对患者的诊断质量,根据患者的病史为其提供更好的治疗方案,并对未来的健康状况进行预测。例如,自然语言处理(natural language processing,NLP)技术被用来处理及标记医疗数据,使用随机试验的数据为特定患者提供恰当的诊疗方案。在ILSVRC竞赛上,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)的结果好于人工方法。深度学习方法已经广泛应用于各大领域,在自然语言处理、语音识别等领域的表现超过了现有技术。本文的研究能够通过胸片有效识别新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19),其水平超过了专业放射科医生。主要包括对神经网络模型搭建、数据收集和模型训练方法等,具体工作及创新点如下:首先提出了一种基于神经网络结构的改进方法K-DNAS,通过差分神经结构搜索来优化模型,基于EfficientNet模型进行改进得到K-DNAS。其次,通过整合6个公共数据集,生成K-COVID大数据集,其中包含14124张肺炎或COVID-19患者的x射线照片和普通x射线照片。接下来使用改进的渐进式学习的概念来训练模型,这需要将输入的CXR图片从112 × 112缩放到448 × 448,同时改变正则化参数,如Dropout,,RandAugment和Mixup,小图像使用弱正则化进行训练,而大图像使用更鲁棒的正则化进行训练。在ImageNet数据集上应用迁移学习和数据增强后,对COVID-19检测达到97.3%的准确率和100%的灵敏度,以及100%的阳性预测值,打破了类似任务的检测记录。
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