PavicNet-MC:多标签分类模型在肺超声中的应用

Clécio Elias Silva e Silva, Salomão Mafalda Machado, Ana Beatriz Alvarez, R. Chavez
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摘要

近年来,Covid-19和其他肺部疾病的后果导致对卫生服务的需求增加,这些疾病的早期和准确诊断对患者的康复至关重要。本文提出了一种多标签分类模型PavicNet-MC。建立这个模型的动机是识别肺超声中可见的五个特征。该模型对5个特征的分类准确率为99%。结果表明,该模型在检测和监测与肺部疾病相关的可见特征方面非常有效,与文献中发现的其他架构相比,其复杂性相对较低。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
PavicNet-MC: Um modelo de classificação multilabel aplicado em ultrassonografia pulmonar
Nos últimos anos as consequências da Covid-19 e outras doenças pulmonares vem causando um aumento na demanda pelos serviços de saúde, o diagnóstico precoce e preciso dessas doenças é essencial para a recuperação dos pacientes. Este artigo propõe um modelo de classificação multirrótulo, denominado PavicNet-MC. Este modelo foi desenvolvido com a motivação de identificar cinco características visíveis em ultrassonografia pulmonar. O modelo proposto obteve uma precisão de 99% na classificação das cinco características. Resultados mostram que o modelo proposto é altamente eficaz na detecção e monitoramento das características visíveis que se correlacionam com doenças pulmonares, e possui uma complexidade relativamente baixa em comparação com outras arquiteturas encontradas na literatura.
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