文件名称：PXS分数：待定
文件大小：18KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 15:54:15
Python
PXS分数 患有COVID-19的患者经常需要获取胸部X光片（CXR）。 尽管X射线照片对COVID-19的敏感性和特异性较差，但CXR可以帮助评估肺部疾病的严重程度及其随时间的变化，但评分者之间存在很大差异。 我们开发了基于卷积Siamese神经网络的算法，可以计算COVID-19患者的连续放射影像学肺部疾病严重程度评分（肺部X线严重度（PXS）评分），可潜在地用于纵向评估和临床风险分层。 训练卷积暹罗神经网络分两个步骤进行：（1）使用对比损失的弱标记对CheXpert CXR进行预训练，以及（2）使用均方误差损失的具有疾病严重性标记的COVID-19患者的CXR训练。 原始工作发表在《放射学：人工智能》中，“使用卷积暹罗神经网络在胸部X光片上自动评估和跟踪COVID-19肺部疾病的严重程度”（李等人，2020年， ：//pubs.rsna.org/doi ）。 它以在npj D
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PXS-score-master
----PXS_test_direct_from_DICOM.py(6KB)
----PXS_preprocessing.py(2KB)
----PXS_label_processor.py(2KB)
----PXS_train_tuning.py(10KB)
----LICENSE(1KB)
----PXS_train.py(15KB)
----README.md(4KB)
----PXS_classes.py(8KB)
----PXS_test.py(3KB)