23、新冠诊断与图像加密技术：创新方法与应用

新冠诊断与图像加密技术：创新方法与应用

新冠诊断模型的评估与选择

新冠疫情给全球带来了巨大的冲击，对医疗系统造成了沉重的负担。在疫情高峰期，病毒可通过空气传播，这使得快速诊断变得尤为重要，放射科医生的工作量也呈指数级增长。为了找到更高效的诊断方法，研究人员利用五种深度学习卷积神经网络（CNN）对胸部X光片进行新冠诊断。

这些预训练模型包括VGG16、Inception V4、DenseNet、ResNet 50和EfficentNet B0，它们分别具有16、48、121、50和237层。通过实验发现，Inception V3在训练和测试阶段都表现出了最高的准确性，测试得分达到了89.46%。从ROC和混淆矩阵中也可以明显看出，Inception V3在所选模型中诊断新冠的性能最为突出。

以下是各模型的简单对比表格：
| 模型名称 | 层数 | 测试得分 |
| ---- | ---- | ---- |
| VGG16 | 16 | - |
| Inception V4 | 48 | - |
| DenseNet | 121 | - |
| ResNet 50 | 50 | - |
| EfficentNet B0 | 237 | - |
| Inception V3 | - | 89.46% |

mermaid格式流程图展示Inception V3辅助诊断流程：

graph LR
    A[获取胸部X光片] --> B[输入Inception V3模型]
    B --> C[模型