胸部 X 光片中的胸部疾病具有噪声标签的长尾多标签分类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过创建融合了常见和罕见胸部疾病的新数据集 “LTML-MIMIC-CXR”，我们提出了一种基准方法来解决胸部 X 光片中罕见疾病检测的问题，其中包括了自动标注修正的大型损失重新考虑策略和针对尾部类别负 logit 过抑制的自适应负正则化方法。我们在 LTML-MIMIC-CXR 上的评估显示出罕见疾病检测的显著进展，为稳健的计算机辅助诊断方法提供了基础，以达到在胸部 X 光片中识别一系列胸部疾病的平衡。
通过创建LTML-MIMIC-CXR数据集，提出了一种解决胸部X光片中罕见疾病检测的基准方法。该方法包括自动标注修正的大型损失重新考虑策略和自适应负正则化方法。在LTML-MIMIC-CXR上的评估显示出显著进展，为计算机辅助诊断提供了基础。
