Thông tin tài nguyên

NÂNG CAO HIỆU QUẢ PHÂN LỚP ẢNH X-QUANG VỚI MÔ HÌNH HỌC KẾT HỢP BỎ PHIẾU MỀM CÓ TRỌNG SỐ ĐƯỢC TỐI ƯU HÓA BẰNG TÌM KIẾM LƯỚI

hue-hujos-tt-8390.pdf · Phiên bản 1 · 16 trang

18
Bản gốc
Trang 16 · Đoạn 33Vị trí nguồn

Phạm Thanh An và CS. 20 14. Minaee S, Kafieh R, Sonka M, Yazdani S, Jamalipour Soufi G. Deep-COVID: Predicting COVID-19 from chest X-ray images using deep transfer learning. Medical Image Analysis. 2020;65:101794. 15. Liu Z, Lin Y, Cao Y, Hu H, Wei Y, Zhang Z, et al., editors. Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision; 2021: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. 16. He K, Gan C, Li Z, Rekik I, Yin Z, Ji W, et al. Transformers in medical image analysis. Intelligent Medicine. 2023;3(1):59-78. 17. Pham T-A, Hoang V-D. Chest X-ray image classification using transfer learning and hyperparameter customization for lung disease diagnosis. Journal of Information and Telecommunication. 2024:1-15. 18. Talukder MA. Chest X-Ray Image Dataset. Mendeley Data, V1. Mendeley Data; 2023. 19. Sait U, Lal K, Prajapati S, Bhaumik R, Kumar T, Sanjana S, et al. Curated dataset for COVID-19 posterior-anterior chest radiography images (X- Rays). Mendeley Data; 2020.