【摘 要】
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肺炎是一种由微生物感染引起的疾病,严重时可危及生命。目前,世界上最常用的肺炎检测方法是胸部X光图像。利用深度学习图像处理算法对肺炎X光图像特征学习,可以为放射科医生临床诊断提供客观辅助。为提升深度学习Dense Net模型应用于X光图像中检测肺炎的效果,在Dense Net深度模型的基础上,在全连接层加入中心损失(Center loss),在最后输出部分将交叉熵损失函数替换为Focal-loss,
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肺炎是一种由微生物感染引起的疾病,严重时可危及生命。目前,世界上最常用的肺炎检测方法是胸部X光图像。利用深度学习图像处理算法对肺炎X光图像特征学习,可以为放射科医生临床诊断提供客观辅助。为提升深度学习Dense Net模型应用于X光图像中检测肺炎的效果,在Dense Net深度模型的基础上,在全连接层加入中心损失(Center loss),在最后输出部分将交叉熵损失函数替换为Focal-loss,提出一种改进的Dense Net模型算法。实验验证了其最高检测分类精度达到94.52%,测试精度达到90
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