基于深度學(xué)習(xí)的X胸片診斷分析與應(yīng)用_第1頁
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文檔簡介

I摘要肺炎是一種嚴(yán)重危害人體健康的呼吸道疾病。肺炎是一種傳染途徑廣泛、傳染性強(qiáng)、發(fā)病迅速、影響嚴(yán)重的一種疾病，如果被感染，會(huì)對(duì)人體的呼吸能力造成嚴(yán)重的影響，嚴(yán)重的還會(huì)導(dǎo)致呼吸衰竭，嚴(yán)重的還會(huì)導(dǎo)致短暫的生命危險(xiǎn)。早期發(fā)現(xiàn)、早期隔離和早期治療是防控新冠病毒感染的重點(diǎn)，因此，幫助醫(yī)師迅速診斷出新型冠狀病毒感染是非常重要的。隨著人工智能的飛速發(fā)展，以及深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療等多個(gè)方面的日益完善，本項(xiàng)目采用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)新型冠狀病毒進(jìn)行檢測，以提升新型冠狀病毒的檢測精度，實(shí)現(xiàn)對(duì)新型冠狀病毒的快速檢測，降低醫(yī)護(hù)和公眾的傳染風(fēng)險(xiǎn)。首先，我們將建立一個(gè)基于DenseNet-201的胸部X線胸部X線影像資料，對(duì)檢測研究與評(píng)估的效果進(jìn)行評(píng)估，篩選出通用的超參量及最優(yōu)的學(xué)習(xí)算法。在此基礎(chǔ)上，采用ReLU、LeakyReLU等多種激勵(lì)功能，以模糊矩陣、損失值、準(zhǔn)確率、召回率、準(zhǔn)確性、F1值為評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建基于模糊矩陣、損失值、準(zhǔn)確率、準(zhǔn)確率、F1值等評(píng)價(jià)指標(biāo)的系統(tǒng)集成對(duì)比評(píng)價(jià)方法。通過對(duì)新冠肺炎及FC_COVID-19樣本進(jìn)行試驗(yàn)，對(duì)所提算法進(jìn)行檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法對(duì)非傳染性疾病樣本的預(yù)測精度由96.21%提高到98.79%；在FC_COVID-19樣本中，正確率從79.36%提高到84.52%。IIAbstractKeywords:Deeplearning;COVID-19;medicalimageanalysis參考文獻(xiàn)鄧棋,雷印杰,田鋒.用于肺炎圖像分類的優(yōu)化卷積神[2]吳揚(yáng).基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像研究綜述[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2020,16(19):馮利,許文俊.標(biāo)準(zhǔn)化護(hù)理對(duì)預(yù)防腦梗死患者肺部

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