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准确率99.9%!如何用深度学习最快找出放倒的那张X光胸片(代码+数据)

大数据文摘  · 公众号  · 大数据  · 2018-05-16 12:27
大数据文摘作品编译:Zhifu、元元、Molly、钱天培医学图像数据的质量一直是个老大难题。难以清理的数据制约着许多深度学习的应用。而实际上,深度学习本身就是清洗医疗数据的好帮手。今天,我们就来讲一个案例,展示如何用深度学习迅速清洗一个杂乱的医疗图像数据集。案例的主角是胸部X光图像。由于设备制造商的不同,胸部X光的图像有可能是水平的,也可能是垂直翻转的。他们可能会倒置像素值,也可能会旋转。问题在于,当你处理一个庞大的数据集(比如说50到100万张图像)的时候,如何在没有医生查看的情况下发现畸变?你可以试图编写一些看似优雅高效的解决方案,例如:在许多胸部X射线图像的两侧有黑色边框(因为大多数图像的高度大于宽度 ………………………………

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