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基于深度学习的肺炎图像识别

PneumoniaImageDetectionBasedOnDeepLearning

摘要

肺炎是一种常见的传染性疾病，肺部X光检查是肺炎的主要诊断途径，这对医生的医疗影像判断能力有很高要求，容易出现误诊。为了提高肺炎图像的识别率，提出了基于神经网络和机器学习算法的模型，实现准确识别肺炎X光图像。整个模型由三部分构成，分别进行图像分割、特征提取、分类预测。首先使用全卷积神经网络进行肺实质提取；然后使用卷积神经网络进行图像特征提取，过程中使用迁移学习，并加入特征融合层获取特征的非线性组合；最后用随机森林对提取到的高维特征进行分类预测，在训练过程