26、基于胸部X光图像的机器学习检测：ResNet50、InceptionV3和InceptionResNetV2模型的应用

最新推荐文章于 2025-10-01 16:01:41 发布
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分类专栏： AI解码COVID-19 文章标签： ResNet50 InceptionV3 InceptionResNetV2
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基于胸部X光图像的机器学习检测：ResNet50、InceptionV3和InceptionResNetV2模型的应用

1. 背景与X射线技术

X射线机在医疗领域应用广泛，可用于扫描身体受影响部位，如骨折、脱臼、肺部感染、肺炎和肿瘤等。CT扫描作为一种先进的X射线技术，能更清晰地显示身体软组织和器官的结构。与CT相比，X射线具有速度快、操作简便、成本低且危害小等优点。对于COVID - 19肺炎，及时识别和治疗至关重要，否则可能导致死亡率上升。

2. 研究目标与方法概述

本研究旨在使用ResNet50、InceptionV3和InceptionResNetV2预训练模型，对小样本胸部X光数据集进行检测，以获得更高的预测准确率。具体工作内容如下：
- 采用端到端的结构模型，无需手动进行特征提取和选择。
- 对比三种预训练模型，发现ResNet50是其中效果较好的模型。
- 验证胸部X光图像是检测COVID - 19的有效工具。
- 在小数据集（50例COVID - 19患者与50例正常患者）上，预训练模型取得了较高的检测结果。

3. 数据与材料
  • 数据来源 ：50例COVID - 19患者的胸部X光图像来自Dr. Joseph Cohen在GitHub上共享的开源仓库，该仓库包含急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、COVID - 19、中东呼吸综合征（MERS）、肺炎和严重急性呼吸综合征（SARS）等患者的胸部X光/CT图像。另外50例正常胸部X光图像则选自Kaggle上的“Chest X - Ray Images (Pneumonia)”仓库。 <
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