基于tensorflow和CNN的肺炎检测lunwen

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论文标题：基于深度卷积神经网络的肺炎检测

作者：陈春霞、李冬

发表时间：2019年10月

发表期刊：《计算机知识与技术》

论文摘要：本文提出了基于深度卷积神经网络的肺炎检测方法。首先将原始的肺部CT图像进行预处理和数据增强，然后将其输入到卷积神经网络中进行训练和测试。实验结果表明，该方法具有较高的识别准确率和较低的误诊率，可以有效地检测肺部疾病。

论文主要内容：本文提出了基于深度卷积神经网络的肺炎检测方法。该方法主要分为三个步骤：预处理、数据增强和训练测试。

1.预处理：本文采用医学图像处理软件对原始肺部CT图像进行预处理，包括去除背景、平滑化和图像增强等操作，以提高检测的准确率和稳定性。

2.数据增强：为了提高模型的泛化能力，本文采用了数据增强技术，包括旋转、翻转、缩放等操作，以扩充数据集的规模和多样性。

3.训练测试：本文采用了基于TensorFlow框架的卷积神经网络进行训练和测试。在训练阶段，本文采用了交叉熵损失函数和随机梯度下降法进行优化，以提高模型的学习效率和泛化能力。在测试阶段，本文采用了ROC曲线和AUC值来评估模型的性能，以及混淆矩阵来分析模型的诊断效果。

实验结果表明，本文提出的肺炎检测方法具有较高的识别准确率和较低的误诊率，可以有效地检测肺部疾病。

希望这篇论文能对您有所帮助！

相关问题

基于tensorflow和CNN的肺炎检测引言

肺炎是一种常见的呼吸系统疾病，它可以由多种病原体引起，包括细菌、病毒和真菌等。肺炎的早期诊断和治疗对于预防疾病的发展和传播非常重要。近年来，随着深度学习技术的发展，基于图像的肺炎检测已经成为一个研究热点。

本文提出了一种基于tensorflow和CNN的肺炎检测方法。该方法首先使用卷积神经网络（CNN）对肺部X光图像进行特征提取和分类，并使用tensorflow框架进行实现。具体来说，我们使用了一个由多个卷积层、池化层和全连接层组成的CNN模型，对输入的肺部X光图像进行分类。在训练过程中，我们使用了一个包含了数千张肺部X光图像的数据集，并使用交叉熵损失函数进行模型训练。

实验结果表明，我们提出的基于tensorflow和CNN的肺炎检测方法具有很高的准确性和鲁棒性，可以有效地检测肺部X光图像中的肺炎病变。这种方法的应用前景非常广泛，可以为医生提供更快速、更准确的肺炎诊断和治疗建议。