迁移学习方法在胸部X光片二分类问题中的应用
图像与视频处理
2023-03-21 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
高精度、快速检测胸部X光片上的病理变化使得早期发现肺炎并立即开始治疗成为可能。人工智能可以加速并定性改进X光分析流程，并为医生提供需进一步考虑的可疑图像建议。本研究旨在确定在训练数据量较少的情况下，二分类问题中迁移学习方法的最佳模型与实现。本文考虑了针对黑白X光图像的多种初始数据增强方法以及训练 ResNet 和 DenseNet 模型的途径，并识别出那些有助于在测试阶段获得最高肺炎与正常判定准确率的方法。
引用
@article{arxiv.2303.10601,
title = {Transfer learning method in the problem of binary classification of chest X-rays},
author = {Kolesnikov Dmitry},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.10601},
year = {2023}
}