用于三维新冠胸部CT扫描分类的残差-稠密网络
图像与视频处理
2022-08-10 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
医学图像预处理中最具争议的研究领域之一是三维CT扫描。随着COVID-19的快速传播，CT扫描在正确且快速诊断该疾病中的作用变得至关重要，对感染预防具有积极影响。通过CT扫描图像诊断疾病（包括COVID-19）有许多任务。本文提出一种方法，使用堆叠深度神经网络（Stacking Deep Neural Network）通过一系列三维CT扫描图像检测新冠。在我们的方法中，实验了DenseNet 121和ResNet 101两个骨干网络。该方法在一些评价指标上取得了具有竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2208.04613,
title = {Res-Dense Net for 3D Covid Chest CT-scan classification},
author = {Quoc-Huy Trinh and Minh-Van Nguyen and Thien-Phuc Nguyen Dinh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.04613},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2106.07524 by other authors