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TBDLNet：分类多重耐药和药物敏感的肺结核网络
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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
本文介绍了TBX11K数据集，包含11200个带有肺结核区域边界框标注的胸部X光图像，可用于训练结核病诊断模型。作者提出了基准模型SymFormer，并在该数据集上取得了最先进的性能。同时，作者提供了数据、代码和模型。
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关键要点
- 结核病是全球主要的健康威胁。
- 深度学习在计算机辅助结核病诊断方面取得了进展，但训练数据有限。
- 建立了一个大规模数据集 TBX11K，包含11200个带有肺结核区域边界框标注的胸部X光图像。
- TBX11K数据集可用于训练高质量计算机辅助结核病诊断模型。
- 提出了一种基准模型SymFormer，通过对CXR图像的边界对称性进行处理来学习判别性特征。
- SymFormer在TBX11K数据集上取得了最先进的性能。
- 作者提供了数据、代码和模型。
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