用于胸部X光分类的自监督深度卷积神经网络
图像与视频处理
2021-11-05 v3 计算机视觉与模式识别
神经与进化计算
摘要
胸部放射摄影是一种相对廉价、广泛可用的医疗手段,可传达用于做出诊断决策的关键信息。胸部X光几乎总是用于肺炎或近期COVID-19等呼吸道疾病的诊断。本文中,我们提出一种在无标签胸部X光数据集上预训练的自监督深度神经网络。所学表征被迁移至下游任务——呼吸道疾病的分类。在四个公开数据集上取得的结果表明,我们的方法在无需大量有标签训练数据的情况下取得了具有竞争力的结果。
引用
@article{arxiv.2103.03055,
title = {Self-supervised deep convolutional neural network for chest X-ray classification},
author = {Matej Gazda and Jakub Gazda and Jan Plavka and Peter Drotar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.03055},
year = {2021}
}
备注
The work was published by IEEE Access. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3125324