Discriminative ensemble learning for few-shot chest x-ray diagnosis

•We design a two-step solution for few-shot diagnosis of chest x-rays.•Our model is composed of a coarse-learner and a saliency-based classifier.•The saliency-based classifier is designed using a novel discriminative autoencoder ensemble.•We introduce a novel intrinsic weight to be assigned to each...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Medical image analysis Ročník 68; s. 101911
Hlavní autoři:	Paul, Angshuman, Tang, Yu-Xing, Shen, Thomas C., Summers, Ronald M.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Netherlands Elsevier B.V 01.02.2021 Elsevier BV
Témata:	Algorithms Autoencoder Chest Classifiers Diagnosis Discriminative Ensemble Ensemble learning Feature extraction Few-shot Humans Image analysis Image processing Learning Machine Learning Medical diagnosis Medical imaging Radiography Salience Tomography, X-Ray Computed Training X-ray X-Rays Discriminative Autoencoder Few-shot Ensemble 41A10 65D05 65D17 X-ray 41A05
ISSN:	1361-8415, 1361-8423, 1361-8423
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!