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论文名称：CheXNet:Radiologist-LevelPneumoniaDetectiononChestX-RayswithDeepLearning发表期刊：arXiv，2017作者：AndrewY.Ng主要工作：提出121层的卷积神经网络CheXNet用于肺炎检测遮挡测试，绘制肺炎的热图将模型微调，用于其他11种胸部
【论文阅读笔记】CheXNet:Radiologist-LevelPneumoniaDetectiononChestX-RayswithDeepLearning_寸先生的AI道路-程序员秘密技术标签：机器学习本文是吴恩达哈佛大学团队在2017年发表的文章，提出CheXNet技术，即一个使用ChestX-ray14数据...
复现论文Radiologist-LevelPneumoniaDetectiononChestX-RayswithDeepLearning中提出的CheXNet模型-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区AIStudio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区，提供在线编程环境、免费GPU算力、海量...
吴恩达最新成果CheXNet详解：肺炎诊断准确率超专业医师.离开百度之后，吴恩达在学术界异常活跃，除了推出最新的深度学习在线课程之外，他还带领着一支来自斯坦福的团队不断推进深度学习在医疗领域的应用。.近日，吴恩达团队在arXiv上发表了他们的最新...
近日，该团队提交的一篇新论文提出了名为CheXNet的新技术。研究人员在论文中表示：新的技术已经在识别胸透照片中肺炎等疾病上的准确率上超越了人类专业医师。吴恩达表示，或许放射科医生们需要开始担心他们的工作了。
论文中用到了CheXNet算法，它可以诊断14种病症，在肺炎诊断方面，比放射科专家单独诊断的准确率更高。图：放射科医生MatthewLungren（左）与研究生JeremyIrvin和PranavRajpurkar会面，讨论算法检测结果。
论文已发布在arXiv上。”关注大数据文摘微信公众号，在后台对话框内回复“肺炎”，即可下载这篇论文拜读啦！论文中用到了CheXNet算法，它可以诊断14种病症，在肺炎诊断方面，比放射科专家单独诊断的准确率更高。
斯坦福开发新算法CheXNet，能比放射科医生更好地发现肺炎.在人工智能可以比人类做得更好的清单上，现在可以加上“诊断出危险的肺部疾病”这一事项了。.斯坦福大学的研究人员在arXiv发表了一篇新的论文，解释了他们开发的卷积神经网络CheXNet是如何做到这...
Nature论文作者撰文质疑AI医疗影像研究现状ExploringtheChestXray14dataset:problemsCheXNet:anin-depthreviewNIHClinicalCenterprovidesoneofthelargestpubliclyavailablechestx-raydatasetstoscientificcommunity论文：Wang_ChestX-ray8
参考论文：CheXNet:Radiologist-LevelPneumoniaDetectiononChestX-RayswithDeepLearningChestX-ray14是由NIH研究院提供的，其中包含了30,805名的112,120个单独标注的14种不同肺部疾病（肺不张、变实、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维变性、积液、肺炎、胸膜增厚、肥大、结节、肿块和疝气）的正面胸部X光...
论文名称：CheXNet:Radiologist-LevelPneumoniaDetectiononChestX-RayswithDeepLearning发表期刊：arXiv，2017作者：AndrewY.Ng主要工作：提出121层的卷积神经网络CheXNet用于肺炎检测遮挡测试，绘制肺炎的热图将模型微调，用于其他11种胸部
【论文阅读笔记】CheXNet:Radiologist-LevelPneumoniaDetectiononChestX-RayswithDeepLearning_寸先生的AI道路-程序员秘密技术标签：机器学习本文是吴恩达哈佛大学团队在2017年发表的文章，提出CheXNet技术，即一个使用ChestX-ray14数据...
复现论文Radiologist-LevelPneumoniaDetectiononChestX-RayswithDeepLearning中提出的CheXNet模型-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区AIStudio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区，提供在线编程环境、免费GPU算力、海量...
吴恩达最新成果CheXNet详解：肺炎诊断准确率超专业医师.离开百度之后，吴恩达在学术界异常活跃，除了推出最新的深度学习在线课程之外，他还带领着一支来自斯坦福的团队不断推进深度学习在医疗领域的应用。.近日，吴恩达团队在arXiv上发表了他们的最新...
近日，该团队提交的一篇新论文提出了名为CheXNet的新技术。研究人员在论文中表示：新的技术已经在识别胸透照片中肺炎等疾病上的准确率上超越了人类专业医师。吴恩达表示，或许放射科医生们需要开始担心他们的工作了。
论文中用到了CheXNet算法，它可以诊断14种病症，在肺炎诊断方面，比放射科专家单独诊断的准确率更高。图：放射科医生MatthewLungren（左）与研究生JeremyIrvin和PranavRajpurkar会面，讨论算法检测结果。
论文已发布在arXiv上。”关注大数据文摘微信公众号，在后台对话框内回复“肺炎”，即可下载这篇论文拜读啦！论文中用到了CheXNet算法，它可以诊断14种病症，在肺炎诊断方面，比放射科专家单独诊断的准确率更高。
斯坦福开发新算法CheXNet，能比放射科医生更好地发现肺炎.在人工智能可以比人类做得更好的清单上，现在可以加上“诊断出危险的肺部疾病”这一事项了。.斯坦福大学的研究人员在arXiv发表了一篇新的论文，解释了他们开发的卷积神经网络CheXNet是如何做到这...
Nature论文作者撰文质疑AI医疗影像研究现状ExploringtheChestXray14dataset:problemsCheXNet:anin-depthreviewNIHClinicalCenterprovidesoneofthelargestpubliclyavailablechestx-raydatasetstoscientificcommunity论文：Wang_ChestX-ray8
参考论文：CheXNet:Radiologist-LevelPneumoniaDetectiononChestX-RayswithDeepLearningChestX-ray14是由NIH研究院提供的，其中包含了30,805名的112,120个单独标注的14种不同肺部疾病（肺不张、变实、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维变性、积液、肺炎、胸膜增厚、肥大、结节、肿块和疝气）的正面胸部X光...
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