15、肺炎预测与禽蛋发育状态诊断的智能方法

肺炎预测与禽蛋发育状态诊断的智能方法

1. 肺炎的深度学习预测

肺炎是一种严重的疾病，每年导致大量儿童死亡。利用深度学习技术进行肺炎的自动识别具有重要的临床意义。通过深度卷积神经网络（CNN）的迁移学习方法，能够有效利用胸部X光片来区分正常人和肺炎患者。

在研究中，采用了四种不同的预训练CNN算法，对胸部X光片进行训练和评估。经过实验发现，InceptionV3算法在分类准确性、召回率、精确率和F1分数等方面表现出色，对于正常和肺炎的分类准确率都较高（达到96%、94%和96%）。

早期诊断肺炎对于确定最佳治疗方案和避免患者出现危及生命的并发症至关重要。胸部X光检查是诊断肺炎最常用的方法，而深度学习技术的应用能够提高诊断的准确性和效率，从而拯救更多生命。未来，还计划构建更大的数据库，使用其他深度学习方法对系统进行训练和评估，以更精确地预测结果。

2. 禽蛋发育状态的智能诊断

在禽蛋人工孵化过程中，无论是工业孵化还是家庭孵化，都可能会出现孵化结果不理想的情况，存在一定比例的损失。这些损失包括未受精蛋、有血环的蛋、胚胎发育停滞、生理异常等。因此，诊断孵化模式中的错误对于培育健康的家禽雏鸡至关重要。

常见的孵化错误与储存条件、湿度、孵化温度、翻蛋操作和通风情况等因素有关。首先需要调整微气候参数，如温度、湿度和通风空气成分等。同时，选择合适的禽蛋也非常关键，应根据蛋的平均重量和大小进行挑选，并且蛋的形状应正常、无裂缝，表面无生长物和增厚现象。在初次照蛋时，不应有明显的血环、斑点、蛋黄移位、气室问题或均匀发光等情况，照蛋操作应小心谨慎，避免不必要的震动、冲击和长时间冷却，且一般不超过3次。

目前，用于禽蛋发