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MultiFusionNet：多层次多模态深度神经网络的胸部 X 光图像分类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过在ChestX-ray14数据集上进行实验，发现CoAtNet模型在胸部X射线图像诊断方面表现最佳，其AUROC为84.2%。通过加权平均集成方法，将所有模型的预测组合，进一步提高了AUROC至85.4%，超越了其他方法。研究结果表明，深度学习技术有潜力提高胸部疾病的自动诊断准确性。
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关键要点
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通过深度学习技术，使用多种预训练的卷积神经网络、Transformer、混合模型和经典模型进行实验。
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在ChestX-ray14数据集上，最佳单一模型为CoAtNet，AUROC为84.2%。
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通过加权平均集成方法，将所有模型的预测组合，AUROC提高至85.4%。
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研究结果表明，深度学习技术有潜力提高胸部疾病的自动诊断准确性。
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