26、基于预训练模型的肺结核数据集性能评估

基于预训练模型的肺结核数据集性能评估

1. 引言

近年来，科学、研究和技术领域的数据量呈指数级增长。计算机科学在过去五六十年取得了显著进展，为农业、基础设施、自动化、商业、医疗和制药等领域带来了新的方法和技术。物联网、云服务、大数据分析和无线网络等新兴技术的出现，推动了人工智能、机器学习和深度学习的发展。

本研究聚焦于机器学习和人工智能在医疗和制药领域的应用，旨在利用深度学习的迁移学习方法，开发基于计算机神经网络的自动化患者肺结核极性分类系统。肺结核作为一种传染性强、难以诊断的致命疾病，受到了广泛关注，世界卫生组织（WHO）也对其全球传播表示担忧。

2. 文献综述

肺结核是全球十大最致命和传染性最强的疾病之一，自1882年被正式发现以来，一直对人类健康构成严重威胁。2020年，全球约有1000万例确诊病例，150万人死亡。新冠疫情的爆发不仅延缓了肺结核的研究进展，还导致肺结核病例数量增加。

肺结核由结核分枝杆菌引起，通过空气传播，难以检测和诊断。传统的诊断方法需要训练有素的放射科医生、实验室资源和大量时间，效率低下，且90%的病例无法通过传统方法检测出来。而胸部X光检查（CXR）可以在无症状阶段检测到可能的感染区域，因此可作为首选的诊断方法。

此外，结核分枝杆菌的细胞壁较厚，能够逃避人体免疫系统的攻击，在肺部深处定居。一些因素，如HIV感染、怀孕、免疫力低下和新冠后遗症等，会增加感染肺结核的风险。当与慢性呼吸道疾病共存时，感染肺结核的可能性会增加2.46倍。

传统的肺结核检测方法包括微生物学、生物化学和活检测试，这些方法耗时较长，且存在一定的误差。而人工智能和深度学习在图像处理方面的应用，为肺结核