基于PyTorch的新冠肺炎检测识别方法

简介：
本研究提出了一种基于PyTorch框架的高效新冠肺炎检测识别方法，利用深度学习技术分析医学影像数据，实现快速准确的诊断辅助。 新冠肺炎是一种多发且严重的感染性疾病，可以发生在任何年龄群体中，但儿童较为常见。在X光影像上，新冠肺炎表现为肺部出现炎性浸润阴影。肺炎早期的症状和体征并不明显，容易被漏诊或误诊。 近年来，随着深度学习技术在图像分类领域的进步以及各种权威医疗机构公开医疗影像数据的推动下，深度学习技术开始逐步应用于医学图像处理领域。利用这些先进技术对医学图像进行分析可以获得更为客观的评价，并且可以发现一些细微、不易察觉的信息，从而提高诊断准确率。 本段落使用PyTorch完成算法设计，并进行了可视化测试图片患病概率的设计工作。