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公开(公告)号：CN113192041A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110510100.9
申请日：2021-05-11
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明涉及人工智能与医疗诊断相结合的学科交叉领域，公开了一种基于深度学习卷积神经网络的肺部炎症识别诊断方法。本发明利用深度学习实现了对肺部炎症疾病图像的诊断辅助；首先对InceptionResNetV2算法进行改进，加入SENet模块，构建改进后的算法InceptionResNet‑SE，用来识别肺部X光影像图片。在训练过程中采用了数据增强和迁移学习等方法提高算法性能，并引入冻结层来降低过拟合风险。最终算法取得的AUC值为0.96。本发明利用深度学习方法辅助医生更好的对肺部炎症图像进行诊断，有效的降低了漏诊和误诊概率。
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