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为辅助医疗人员诊断新冠肺炎患者,本文设计出高效快速的CT图像识别系统。该系统通过对比主流卷积神经网络(CNN)模型,选择GoogleNet和ResNet深度学习模型;通过实验对比算法识别的精确度及相应参数调整,验证模型在识别新冠肺炎CT图像中的有效性。
基于深度学习的新冠肺炎CT图像识别研究
【摘 要】
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为辅助医疗人员诊断新冠肺炎患者,本文设计出高效快速的CT图像识别系统。该系统通过对比主流卷积神经网络(CNN)模型,选择GoogleNet和ResNet深度学习模型;通过实验对比算法识别的精确度及相应参数调整,验证模型在识别新冠肺炎CT图像中的有效性。
【机 构】
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浙江中医药大学
【出 处】
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信息与电脑(理论版)
【发表日期】
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2020年17期
【基金项目】
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教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(2014)
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