文
李雨晨
来自雷锋网（leiphone-sz）的报道
深度学习著名学者吴恩达和他在斯坦福大学的团队一直在医疗方面做着努力。雷锋网了解到，此前，吴恩达团队研发出一种深度学习算法，可以诊断14种类型的心律失常。
近日，该团队又出新成果，他们提出了一种名为CheXNet的新技术。研究人员表示：新技术已经在识别胸透照片中肺炎等疾病上的准确率上超越了人类专业医师。
研究人员开发的这种全新算法，能够从胸透照片里检测肺炎，且水平超越专业放射科医生。算法被称为CheXNet，它是一个层的卷积神经网络。该网络在目前最大的开放式胸透照片数据集“ChestX-ray14”上进行训练。ChestX-ray14数据集包含14种疾病的10万张前视图X-ray图像。
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