利用伪标签进行域适应的COVID-19检测
图像与视频处理
2024-03-19 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
为应对全球大流行期间对快速、准确COVID-19诊断的需求，我们提出了一个两阶段框架，该框架利用伪标签进行域适应，以增强从CT扫描中检测COVID-19的能力。通过利用一个域的标注数据和另一个域的非标注数据，该模型克服了在突发卫生危机中常见的数据稀缺性和可变性挑战。生成伪标签的创新方法使模型能够迭代地优化其学习过程，从而提高其在不同医院和医疗中心的准确性和适应性。在COV19-CT-DB数据库上的实验结果展示了该模型达到高诊断精度的潜力，显著有助于高效的患者管理并减轻医疗系统的压力。我们的方法在Covid-19域适应挑战的验证集上取得了0.92的宏观F1分数。
引用
@article{arxiv.2403.11498,
title = {Domain Adaptation Using Pseudo Labels for COVID-19 Detection},
author = {Runtian Yuan and Qingqiu Li and Junlin Hou and Jilan Xu and Yuejie Zhang and Rui Feng and Hao Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.11498},
year = {2024}
}