儿童肺炎图像分类数据集

本数据集包含两类儿童肺炎影像样本：肺部正常与肺部炎症。旨在构建高精度的图像分类模型，实现对儿童肺炎状态的自动识别与判定。通过对大量标注清晰的医学影像进行深度学习训练，模型能够自动提取肺部组织的关键特征，区分正常与炎症组织，从而为临床提供辅助诊断依据。该数据集的建立旨在推动深度学习与人工智能技术在儿童肺炎早期筛查与智能诊断中的应用，助力实现医疗影像分析的标准化与智能化。

整理：Bob

数据集概览

数据图像：

图1 医疗影像样本图像

数据类型：

表1 数据类型与格式

数据规模：
（1）数据集划分饼图

图2 数据集划分饼图

（2）数据集划分和规模

表2 数据集划分和规模

数据集类别

表3 类别定义

数据集来源

表4 数据集来源与说明

数据集用途

本数据集用于儿童肺炎影像的分类模型训练与验证，包含两类样本：肺部正常（Normal）与肺部炎症（Pneumonia）。可应用于以下研究与开发方向：
（1）模型训练：支持基于深度学习的图像分类模型（如ResNet50、VGG16、Swin Transformer）进行肺部影像特征学习。
（2）性能评估：用于测试模型在儿童肺炎分类任务中的准确率、召回率、F1值等性能指标。
（3）特征分析：研究肺部正常与炎症影像在纹理、形态及组织结构等方面的特征差异。
（4）系统开发：为儿童肺炎智能诊断系统、医学影像辅助诊断平台及健康筛查系统提供数据支持。

数据集须知

（1）数据来源：基于公开医学影像数据集，仅限科研与教学用途。
（2）数据结构：包含训练集与测试集，分为两类样本（肺部正常与肺部炎症）。
（3）文件格式：图像文件为.jpg格式，文件命名与类别严格对应。
（4）使用要求：需遵守医学影像数据隐私与伦理保护相关规定，引用时须注明数据来源。
（5）适用范围：适用于儿童肺炎影像识别、分类、特征提取及智能诊断系统研究。

数据集性能

训练与验证准确率和损失曲线：

图3 训练与验证准确率和损失曲线线

图中展示了训练与验证准确率以及训练与验证损失的变化情况。从准确率曲线来看，训练准确率呈现出平稳上升的趋势，表明模型在不断优化并逐渐提高对训练数据的适应性。验证准确率虽然在初期波动较大，但整体上升并趋于稳定，显示出模型在验证数据上的良好泛化能力。损失曲线方面，训练损失呈现下降趋势，证明了模型在学习过程中有效减少了误差。然而，在训练过程中，验证损失出现了一些波动，尤其在第15个epoch时有较大的起伏，这可能是由于模型在某些训练周期中过拟合所致。总体而言，随着训练的进行，模型在减少损失和提高准确率方面表现出了良好的趋势，表明其在分类任务中的稳定性和有效性。

混淆矩阵热力图：

图4 混淆矩阵热力图

这张混淆矩阵热图清晰地展示了模型在分类任务中的完美表现。图中的红色区域表明模型对“正常”和“肺炎”两类的分类完全准确，没有发生任何误分类。左上角的1.0表示所有正常类别的样本都被正确预测为正常，右下角的1.0表示所有肺炎类别的样本都被正确预测为肺炎，而其他区域则为空白，表示没有错误预测。该热图进一步验证了模型在肺部影像分类中的高效性和精确性，证明了其在真实应用中的可靠性。

各类认知障碍的分类性能评估：准确率、精确率、召回率与F1分数图

图5 各类的分类性能评估：准确率、精确率、召回率与F1分数图

这四个条形图分别展示了模型在准确率、精度、召回率和F1分数上的表现。每个指标在“正常”和“肺炎”两类上都达到了1.00，表明模型在这两个类别上的预测表现完美，无任何误分类。准确率图展示了模型在所有类别上都达到了100%的正确预测，精度图则表明模型在预测每一类时几乎没有错误，召回率图则显示模型对于每一类的漏报率为零，F1分数图进一步证明了模型在这两类上的综合表现也十分优异。这些结果表明，模型在肺部疾病检测中的高效性和准确性，能够实现非常精确的分类任务。