Chester：一种 Web 交付、本地计算的胸部 X 光疾病预测系统
计算机视觉与模式识别
2020-02-04 v3 机器学习
组织与器官
摘要
为弥合深度学习研究者与医疗专业人员之间的鸿沟，我们开发了一个极易获取的自由原型系统，供医疗专业人员用以理解深度学习工具在胸部 X 光诊断中的实际状况。该系统设计为第二意见，用户可处理图像以确认或辅助其诊断。代码与网络权重通过 URL 交付至 Web 浏览器（包括手机），但患者数据保留在用户机器上且所有处理在本地进行。本文详细讨论了三个主要组件：分布外检测、疾病预测与预测解释。该系统开源且可自由获取：https://mlmed.org/tools/xray
引用
@article{arxiv.1901.11210,
title = {Chester: A Web Delivered Locally Computed Chest X-Ray Disease Prediction System},
author = {Joseph Paul Cohen and Paul Bertin and Vincent Frappier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.11210},
year = {2020}
}
备注
Submitted to MIDL2020