【摘 要】
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利用人工智能技术可以有效的辅助胸片的诊断。通过对中文X线胸片检查报告文本挖掘,提出一种以基于异常部位的疾病分类标注方法,并整理出一个基于中文X线胸片检查报告的疾病分
【机 构】
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同济大学电子信息工程学院计算机科学与技术系;
【基金项目】
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上海市科委项目资助(16511102800)
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利用人工智能技术可以有效的辅助胸片的诊断。通过对中文X线胸片检查报告文本挖掘,提出一种以基于异常部位的疾病分类标注方法,并整理出一个基于中文X线胸片检查报告的疾病分类标注数据集。使用Alex Net,VGGNet,ResNet及DenseNet 4种不同的卷积神经网络,以及直接训练,Image Net预训练和ChestX-14预训练三种不同预训练方式对胸部疾病分类评估。结果显示更为复杂以及参数更多的卷积神经网络模型,在X线胸片图片关键信息的获取方面有着更大的优势,同时采用大型X线胸片数据集ChestX-14预训练的模型效果要明显优于其他预训练。
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