Medical_Cost_Prediction:该项目预测了医疗病人的保险费用

语言:English (United States) 此扩展旨在帮助医生和患者有效地找到对个别病例有用的医疗资源。 该扩展旨在帮助医生和患者有效地找到对个别病例有用的医疗资源。 最新版本的V1.0支持搜索功能：由医生或症状检查者提供症状列表和可能的疾病列表，在PubMed上查找与症状密切相关的文章。 关联性定义为输入症状在给定文章中出现的次数。

深度学习的显著成功引发了人们对其在医学诊断中的应用的兴趣。即使最先进的深度学习模型在对不同类型的医疗数据进行分类时达到了人类水平的准确性，但这些模型在临床工作流程中很难被采用，主要是因为它们缺乏可解释性。深度学习模型的黑盒性提出了设计策略来解释这些模型的决策过程的需要，这导致了可解释人工智能(XAI)这个话题的产生。在此背景下，我们提供了XAI应用于医疗诊断的全面综述，包括可视化、文本和基于示例的解释方法。此外，这项工作回顾了现有的医学成像数据集和现有的指标，以评估解释的质量。作为对大多数现有综述的补充，我们包含了一组基于报告生成方法之间的性能比较。最后，还讨论了XAI在医学影像应用中的主要挑战。 https://www.zhuanzhi.ai/paper/f6e90091666dbcaa5b40c1ab82e9703b 引言 人工智能(AI)领域在过去十年取得的进展，支持了大多数计算机视觉应用的准确性的显著提高。医学图像分析是在对不同类型的医学数据(如胸部X光片[80]、角膜图像[147])进行分类时取得人类水平精确度的应用之一。然而，尽管有这些进展，自动化医学成像在临床实践中很少

3dgan-keras 这是一个实现 ，最初是由MIT CSAIL提出。 运行python main.py进行训练，不要忘记将卷放在/data/train 。 要进行测试，只需运行python main.py --mode=test并指定所需的test_epoch 。 版本号 keras == 2.2.4 去做 数据加载器 测试脚本 添加张量板 作者 Chi Nok Enoch Kan /

社会对人工智能(AI)的信任以及可信任的人工智能系统和生态系统的发展，对于人工智能技术在医学领域的进步和实施至关重要。随着人工智能在各种医疗和成像应用领域的应用日益广泛，使这些系统更加可靠和值得信赖变得比以往任何时候都重要。本文考虑了14个核心原则，旨在将针更接近于准确、有弹性、公平、可解释、安全和透明的系统:面向可信的AI。

预测医疗保险费用 该项目的主要目标是预测医疗费用。

存在严重病变时在CT中自动进行肺分割 该软件包提供了用于肺分割的训练有素的U-net模型。 目前，有四个模型可用： U-net（R231）：该模型在覆盖范围广泛的视觉变异性的庞大而多样的数据集上进行了训练。 该模型对单个切片进行分割，分别提取左，右肺，气袋，肿瘤和积液。 气管将不包括在肺分割中。 U-net（LTRCLobes）：该模型是在数据集的子集上训练的。 该模型对单个肺叶进行分割，但是当存在密集的病理或每个切片都不可见裂痕时，其性能有限。 U-net（LTRCLobes_R231）：这将运行R231和LTRCLobes模型并融合结果。 来自LTRCLobe的假阴性将由R231预测填充，并映射到邻居标签。 LTRCLobe的误报将被删除。 融合过程的计算量很大，视数据和结果而定，每卷可能要花费几分钟。 两种模型的应用实例。 左： U-net（R231），将区分左肺和右肺，并包括非常密集的区域，例如积液（第三排），肿瘤或严重纤维化（第四排）。 右： U-net（LTRLobes）将区分肺叶，但不包括非常密集的区域。 LTRCLobes_R231将融合LTRCLobe和R2

医学图像的计算机分析研究为改善病人的健康带来了许多希望。然而，一些系统性的挑战正在减缓该领域的进展，从数据的局限性(如偏差)到研究激励(如优化出版)。在这篇文章中，我们回顾了开发和评估方法的障碍。根据来自文献和数据挑战的证据，我们的分析表明，在每一步中，潜在的偏见都可能渗入。我们还积极地讨论了目前为解决这些问题所作的努力。最后，对今后如何进一步解决这些问题提出了建议。

瓦迪亚 用于创建端到端Web应用程序的开源解决方案，以在各种临床场景中利用深度学习的力量，例如植入物检测，肺炎检测，脑部mri分割等。 公关建议： 除非项目维护人员另有要求，否则请提供测试分支的PR 适当地命名您的公关 确保您已经为此PR提出了一个问题，并且项目维护者已经批准并分配了您 在PR说明中，通常期望以下内容： 使用的数据集： 数据集大小： 数据集来源： 链接到Colab Notebook：请确保您授予具有链接的任何人查看权限 探索性数据分析[相关快照和您的推断] 使用的任何预处理方法。 [详细说明] 您的训练框架 用于训练的不同方法 测试/训练拆分 结果：请不要简单地陈述测试的准确性。 预计还会有其他性能指标，例如F1得分等 **绘制表格以显示对您使用的不同方法的性能的比较分析 结论：您认为哪种方法最好，为什么？ notebooks/目录中应包含用于训练的笔记本

2019最新医学图像融合的文章，使用了卷积稀疏理论和形态学成分分析理论。