基于数据融合的智能医疗辅助诊断方法

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据,基于此,提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法.将患者的影像信息(如CT图像)和数值数据(如临床诊断信息)相结合,利用结合的信息自动预测患者的病情,进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型.模型以卷积神经网络为基础进行搭建,图像和数值数据作为输入,输出病人的患病情况.该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息,有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差;另外,仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据,能够在一定程度上节省诊断时间.在两个数据集上验证了所提出方法的有效性,实验结果表明,该方法是有效的,它可以提高辅助诊断的准确性.

LRSAR-Net语义分割模型用于新冠肺炎CT图片辅助诊断

自2019年末新型冠状病毒(Covid-19)疫情在全球爆发以来,世界各国都处于疫情的危害之下。新冠病毒通过入侵人体的呼吸系统,造成肺部感染,甚至死亡。CT(Computed Tomography)图是医生对肺炎患者进行诊断的常规方法。为了提高医生对新冠感染者进行诊断的效率,该文提出一种基于低秩张量自注意力重构的语义分割网络LRSAR-Net,其中低秩张量自注意力重构模块用来获取长范围的信息。低秩张量自注意力重构模块主要包括:低秩张量生成子模块、低秩自注意力子模块、高秩张量重构子模块3个部分。低秩张量自注意力模块先生成多个低秩张量,构建低秩自注意力特征图,然后将多个低秩张量注意力特征图重构成高秩注意力特征图。自注意力模块通过计算相似度矩阵来获取长范围的语义信息。与传统的自注意力模块Non-Local相比,低秩张量自注意力重构模块计算复杂度更低,计算速度更快。最后,该文与其他优秀的语义分割模型进行了对比,体现了模型的有效性。

想要吃尽天下树叶的叶毛虫

天神创造的动物，个个本领高强。老虎，天神给了它矫健的身姿、锋利的牙齿、尖锐的爪子与惊人的爆发力。而面对比老虎小几十倍的刺猬，并没有抵挡天敌的武器。在天神左右为难时，想到了刺猬的“剌”字，于是，就将它的毛发变成了尖刺。可以说，每个动物都有自己有优点。