利用小波变换与迁移学习对胸部疾病进行分类
图像与视频处理
2020-08-07 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
胸部 X 光扫描是放射科医生在初期阶段诊断许多胸部相关疾病最常用的模态。所提出的系统可辅助放射科医生更高效地对扫描中发现疾病作出决策。我们的系统结合了用于特征增强的图像处理技术与用于疾病分类的深度学习。我们使用 ChestX-ray14 数据库，以其中标注的 14 种不同疾病训练深度学习模型。所提出的研究表明，使用小波变换作为预处理技术可显著改善结果。
引用
@article{arxiv.2002.00625,
title = {Classification of Chest Diseases using Wavelet Transforms and Transfer Learning},
author = {Ahmed Rasheed and Muhammad Shahzad Younis and Muhammad Bilal and Maha Rasheed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.00625},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 4 figures, Presented in International Conference On Medical Imaging And Computer-Aided Diagnosis (MICAD 2020), proceeding will be published with Springer in their "Lecture Notes in Electrical Engineering (LNEE)" (ISSN: 1876-1100)