2、基于深度学习的多领域技术研究与应用

基于深度学习的多领域技术研究与应用

1. 研究背景与意义

在当今科技发展的浪潮中，多个领域都面临着新的挑战和机遇。尤其是在医疗健康、人工智能、物联网等领域，新技术的应用为解决实际问题提供了新的途径。例如，COVID - 19的全球大流行给医疗检测带来了巨大压力，传统检测方法存在耗时久、设备生产周期长等问题，而深度学习技术在疾病检测、图像识别等方面展现出了巨大的潜力。

2. 各领域研究内容概述

• COVID - 19检测

  • 现状与问题 ：肺部疾病是常见病症，而COVID - 19主要攻击肺部，传统检测方法如RT - PCR存在诊断时间长、设备生产慢等问题，全球因检测试剂盒不足难以有效控制疫情传播。
  • 深度学习应用 ：卷积神经网络（CNN）在图像分类中具有优势，通过对胸部X射线扫描图像进行处理，可快速得出检测结果。此前已有相关研究取得了不错的成果，如使用提出的CNN模型达到96%的准确率，且数据增强可提高准确性；还有研究在预测值、精度、响应度和准确性等方面超越了现有模型。
  • 具体研究案例
    |研究人员|研究内容|成果|
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    |Alazab等|使用Kaggle数据集，基于AI方法检测COVID - 19患者，结合VGG16和胸部X射线图像|数据增强后，1000张增强数据照片的检测准确率达99%，优于128张正常数据的95%准确率|
    |Zhao等