基于深度神经网络的肺炎检测系统的实现

简介：
本项目旨在开发一种基于深度学习技术的肺炎检测系统。通过训练深度神经网络模型分析医学影像数据，该系统能够辅助医生快速准确地识别和诊断肺炎病例，提高医疗服务效率与质量。 为了开发一个功能完善的Web应用程序，用户能够上传肺部X射线与CT扫描图像，并在界面上查看模型对这些图片的分类结果以及可视化显示模型决策依据，我们构建了一个Flask应用框架并定义了不同的路由来处理页面请求，如新闻、关于、FAQ和预防等信息页及用于图像检测的功能页。此外，程序中加载了两个预训练的TensorFlow模型（基于ResNet架构），一个专为肺部X射线分类设计，另一个则针对CT扫描进行优化。 我们还定义了一个GradCAM类来计算特定类别下的图象梯度和热力图，这是一种解释性技术，能够揭示出在决策过程中模型关注的重点区域。当用户上传了相应的图像后，程序会对其进行预处理操作（如调整大小、去除边框及裁剪等），然后将这些经过优化的图片输入到合适的模型中进行分类，并同步生成GradCAM热图。 接下来，在得到GradCAM结果之后，我们会将其与原始图像合并展示在Web界面上。最后一步是依据模型输出的结果和置信度评分向用户呈现详细的检测报告页面，其中包含了具体的类别标签以及相应的可视化解释图表（即GradCAM图像）。