Dev7z的博客

随着人工智能（AI）技术的迅速发展，深度学习方法在医学影像分析中得到了广泛的应用，尤其在脑肿瘤诊断领域，展现出了巨大的潜力。本研究提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的脑肿瘤AI诊断系统，旨在利用脑部MRI影像自动化识别和分类不同类型的脑肿瘤。该系统采用了轻量化的ResNet和简化的CNN模型进行肿瘤图像的特征提取与分类，并使用了数据增强技术来提升模型的泛化能力。

随着信息技术的发展，长时间坐姿对健康的影响逐渐受到关注，特别是在学生群体中。本文提出了一种基于计算机视觉和机器学习的学生坐姿监测与预警系统。该系统利用摄像头捕捉学生坐姿，分析面部关键点的角度和距离，实时评估坐姿，并使用随机森林模型进行分类。系统具备实时语音提醒功能，能在不良坐姿持续超过一定时间时发出警告。

本研究提出了一种基于多尺度注意力机制（MSAM）改进的YOLOv8模型，用于提升肺炎影像检测准确性，特别是细菌性肺炎、病毒性肺炎、结核病及健康肺部影像的识别。通过引入多尺度卷积注意力、空间注意力和残差门控机制（Gamma），该模型能更好地聚焦关键区域，提升病灶检测能力。实验结果表明，改进后的YOLOv8在精度和鲁棒性上显著提升，特别在低对比度和复杂背景下的表现更加优秀，为医学影像分析和临床诊断提供更可靠支持。

樱桃叶部病害识别对农业病害管理至关重要。本文基于轻量化深度学习模型 MobileNetV3，构建了樱桃叶部病害智能识别系统，采用迁移学习与数据增强方法进行训练，识别了黑结病、褐腐病、健康叶片、白粉病及严重白粉病。实验结果表明，该模型准确率超过 98%，具备快速识别和强泛化能力。结合科学栽培与防控措施，可有效降低病害发生，为樱桃病害智能诊断与绿色防控提供支持。

甜瓜白粉病是由白粉菌引起的主要真菌病害，严重影响甜瓜产量和品质。本文基于深度学习模型 MobileNetV3 构建了甜瓜叶片病害识别系统，利用迁移学习与数据增强方法对健康与病叶图像进行训练。结果表明，该模型对白粉病识别准确率达 98% 以上，具有识别快、泛化性强等优点。结合科学栽培管理与综合防控措施，可有效降低病害发生率，为甜瓜白粉病的智能诊断与绿色防控提供技术支撑。

本文实现了一个基于ResNet50和PyTorch的猫狗分类系统，通过迁移学习微调预训练模型，并结合标准化与数据增强提升分类精度，最终在测试集上达到了90%以上的准确率。系统使用PySide6构建用户界面，支持模型训练、预测及结果可视化，并分析了迁移学习和数据预处理中的技术挑战，展望了未来优化与多任务分类的潜力。

随着智能交通系统的发展，车牌识别（LPR）技术已成为交通管理、自动收费和停车管理等领域的重要组成部分。传统车牌识别方法在处理高质量图像时效果较好，但在复杂环境下（如车牌倾斜、模糊或背景干扰）存在识别困难。本文提出一种结合HOG特征与支持向量机（SVM）的车牌字符识别系统，旨在提高识别准确性和鲁棒性。通过HOG特征提取与SVM分类器，该系统在字符识别中表现出色，能够有效处理不同环境下的车牌图像。

本研究提出了一种基于深度学习的中国交通警察手势识别与指令优先级判定系统，通过特征提取提升了“直行”、“变道”、“左转弯”、“左转弯待转”、“靠边停车”、“右转弯”、“减速慢行”和“停止”指令的识别精度，为交通管理与应急响应提供支持。

本研究提出了一种基于Swin Transformer的帕金森症手绘图像分类与诊断系统，通过特征提取提升了健康、轻度、中度和重度帕金森症的分类精度，为帕金森症的早期诊断提供支持。

Swin Transformer由微软公司的研究人员推出，是一种有效结合了 CNN 和 Transformer模型优势的新型架构。它旨在以类似 CNN 的分层方式处理图像，同时利用变换器固有的自我关注机制。这种混合方法使 Swin 变换器能够有效处理各种规模的视觉信息，从而使其在广泛的视觉任务中具有高度的通用性和强大的功能。Swin Transformer 的核心创新在于其分层结构和基于移位窗口的自我注意力机制。

本研究提出了一种基于Swin Transformer的结肠腺癌与良性结肠组织图像分类与诊断系统，通过提取病理图像特征，提高了分类精度，减少了误诊率，为肠癌的早期诊断和临床决策提供支持。

本研究提出了一种基于Swin Transformer的肝脏肿瘤MRI图像分类系统，用于区分良性和恶性肿瘤。该方法利用Swin Transformer提取图像特征，显著提高了分类精度，并有效减少了误诊率，为临床诊断提供了有力支持。

本研究提出了一种基于Swin Transformer模型的脑肿瘤MRI图像分类与诊断系统，旨在实现对脑胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤及正常脑部影像的自动化识别与诊断。系统通过深度学习训练，准确分类不同类型的脑肿瘤，提升了分类精度与推理效率。Swin Transformer的分层结构与移位窗口自注意力机制有效提取影像特征，为临床提供高置信度的诊断结果。该系统不仅提高了脑肿瘤的诊断准确性，还推动了深度学习在医学影像分析中的应用，助力脑肿瘤的早期检测与智能筛查。

皮肤病变是全球范围内常见的健康问题，早期准确的诊断对于有效治疗至关重要。传统的皮肤病变诊断方法依赖于专业医生的经验，存在主观性强、效率低等问题。近年来，深度学习技术在医学影像分析中取得了显著进展，尤其是基于 Transformer 的模型，如 Swin Transformer，因其优异的特征提取能力和全局上下文建模能力，成为皮肤病变自动分类的研究热点。

糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy, DR）是糖尿病患者常见的并发症之一，严重时可能导致失明。早期有效的诊断对防止病情恶化具有重要意义。本文提出了一种基于 Swin Transformer 的糖尿病视网膜病变影像分类与诊断系统，通过深度学习技术对视网膜图像进行高效分类。该系统能准确识别五种病变类型：轻度病变、中度病变、暂无病变、增殖性病变和重度病变。

甲状腺结节的早期诊断对临床治疗具有重要意义。然而，传统的影像分析方法依赖专家经验，存在主观性强、效率低等问题。近年来，深度学习在医学影像分析中取得了显著进展，尤其是Transformer架构在建模长程依赖关系方面表现出色。Swin Transformer作为一种新型视觉Transformer，凭借其局部窗口自注意力机制和层次化特征表示能力，在甲状腺结节影像分析中展现了优异的性能。该系统能够自动区分良性结节与恶性结节，为临床提供高效、准确的辅助诊断工具。。

脑中风的早期诊断对临床干预至关重要。然而，传统的影像分析方法依赖于专家的经验，存在主观性强、效率低等问题。近年来，深度学习在医学影像分析中取得了显著进展，尤其是Transformer架构在建模长程依赖关系方面表现出色。Swin Transformer作为一种新型的视觉Transformer，因其局部窗口自注意力机制和层次化特征表示能力，在医学影像分析中展现出优异的性能。

乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一，早期准确的良恶性分类对于制定个性化治疗方案和提高患者生存率至关重要。传统的乳腺X线摄影（钼靶）虽被广泛应用于乳腺癌筛查，但受限于图像质量、噪声干扰和专家经验等因素，其诊断准确性存在一定局限。近年来，基于深度学习的图像分类方法在医学影像分析中取得了显著进展，尤其是视觉Transformer（ViT）架构的引入，为医学图像分类提供了新的思路。

随着宠物皮肤病日益严重，尤其是”湿性皮炎”、”脓疱病”、”脂溢性皮炎”、”皮肤肿瘤”和”酵母菌感染”等疾病对宠物健康的影响，早期诊断显得尤为重要。本文提出了一种基于Swin-Transformer的宠物皮肤病诊断系统，旨在利用医学影像数据（如皮肤图像）对宠物的皮肤健康状态进行分类，从而实现对不同类型皮肤病的精准识别。

随着医学影像技术的进步，深度学习在肾脏肿瘤的自动诊断中展现出巨大潜力。本研究旨在比较三种主流深度学习模型——ResNet50、VGG16和Swin-Transformer，在肾脏肿瘤影像诊断中的表现。我们使用了包含肾脏肿瘤和正常肾脏图像的CT数据集，评估了模型在分类准确率、灵敏度、特异性和ROC曲线下的面积（AUC）等指标上的性能。

随着阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）对全球老年人群体健康构成日益严峻的挑战，早期诊断显得尤为重要。本文提出了一种基于 Swin-Transformer 的阿尔茨海默病早期影像诊断系统，旨在利用医学影像数据（如脑MRI图像）对患者的认知状态进行分类，从而实现对轻度认知障碍（MCI）和其他认知障碍的精准识别。

随着计算机网络的不断发展，恶意软件的种类和复杂性日益增加，对计算机系统和网络安全构成了严峻挑战。传统的恶意软件检测方法面临着低效、误报率高等问题，亟需新型的检测技术以提升检测性能和准确度。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类、语音识别等领域取得了显著的成效。在此背景下，本研究基于卷积神经网络（CNN），对恶意软件的行为进行检测，并对基于ResNet50和VGG16的两种深度学习方法进行比较分析。

中医舌诊作为传统中医诊断的重要手段，广泛应用于临床疾病的识别与判断。舌苔的颜色、形态、厚薄、湿润程度等特征常常是反映人体健康状况的重要信号。随着深度学习技术的飞速发展，利用卷积神经网络（CNN）对舌诊图像进行自动化分析已成为一种前沿的研究方向。本文旨在通过ResNet50与VGG16两种深度卷积神经网络模型，对中医舌诊中的舌苔类型进行诊断与分类，探讨不同模型在舌苔图像处理中的效果与适用性。

随着深度学习在医学影像分析中的广泛应用，心电图（ECG）作为一种重要的临床诊断工具，已被用于心脏病的早期预警和诊断。本文提出并比较了基于卷积神经网络（CNN）的两种深度学习模型——ResNet50与VGG16，在心电图信号分析中对心肌梗死（MI）、心律不齐（ARR）、正常心律（NL）三类心脏疾病的分类性能。

随着皮肤病发病率的逐年上升，早期精准诊断和科学治疗成为临床诊疗的重要课题。传统的依靠人工诊断，在面对复杂的皮肤病变时，诊断主观性较强、误诊率高、医生资源紧缺等问题，因此系统设计并实现了一种基于深度学习的皮肤病症智能问答系统，将图像识别和自然语言问答两大核心模块相结合，旨在帮助医生提高诊断效率和准确率，同时也为用户提供初步的智能问诊服务。