MATLAB代码影响-DeepLearning：利用X射线数据集的机器学习算法以识别肺炎模式

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简介：
本研究运用MATLAB编写深度学习算法，通过分析X射线影像数据，旨在自动识别并分类肺炎病例，提高诊断效率和准确性。本项目使用MATLAB代码开展了一项深度学习活动，旨在解决Kaggle在放射线照相图像中识别肺炎的挑战问题。该项目由安德森·索亚雷斯教授提出。为了应对这一挑战，我们采用了一种基于人工机器智能技术的方法，并专注于通过深度学习来识别模式。数据集被组织为三个文件夹（训练、测试和验证），并包含每个类别（肺炎/正常）的子文件夹。共有5,863张胸部X射线图像（JPEG格式）以及两个分类标签。这些胸部X光片是从广州市妇女儿童医疗中心的一项回顾性研究中选取，对象为1至5岁的儿科患者，并且所有成像都是作为常规临床护理的一部分进行的。在分析过程中，我们首先对所有的胸部X光片进行了质量控制筛选以去除低质量和不可读的扫描图像。然后由两名专业医生评估每个图像并根据其诊断结果分类后再清除用于训练AI系统。为了解决可能存在的任何评估错误，还有一名专家审查了测试集中的所有样本。我们的解决方案利用InceptionV3网络并通过迁移学习技术来实现深度神经网络模型。此外，在这个项目中我们还使用了一些外部数据资源。

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客服

MATLAB代码影响-DeepLearning：利用X射线数据集的机器学习算法以识别肺炎模式

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本研究运用MATLAB编写深度学习算法，通过分析X射线影像数据，旨在自动识别并分类肺炎病例，提高诊断效率和准确性。本项目使用MATLAB代码开展了一项深度学习活动，旨在解决Kaggle在放射线照相图像中识别肺炎的挑战问题。该项目由安德森·索亚雷斯教授提出。为了应对这一挑战，我们采用了一种基于人工机器智能技术的方法，并专注于通过深度学习来识别模式。数据集被组织为三个文件夹（训练、测试和验证），并包含每个类别（肺炎/正常）的子文件夹。共有5,863张胸部X射线图像（JPEG格式）以及两个分类标签。这些胸部X光片是从广州市妇女儿童医疗中心的一项回顾性研究中选取，对象为1至5岁的儿科患者，并且所有成像都是作为常规临床护理的一部分进行的。在分析过程中，我们首先对所有的胸部X光片进行了质量控制筛选以去除低质量和不可读的扫描图像。然后由两名专业医生评估每个图像并根据其诊断结果分类后再清除用于训练AI系统。为了解决可能存在的任何评估错误，还有一名专家审查了测试集中的所有样本。我们的解决方案利用InceptionV3网络并通过迁移学习技术来实现深度神经网络模型。此外，在这个项目中我们还使用了一些外部数据资源。

肺炎检测：利用机器学习和PyTorch进行识别-pneumonia_detection

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本项目运用机器学习技术及PyTorch框架开发肺部影像分析系统，旨在高效准确地识别肺炎病灶，助力医疗诊断。使用机器学习进行肺炎检测。训练过程在Colab环境中完成。数据集是PNEUMONIA数据集的一个修改版本：我将该数据集拆分为细菌性肺炎（BACTERIAL PNEUMONIA）和病毒性肺炎（VURAL PNEUMONIA），而不是将其简单地划分为正常（NORMAL）和肺炎（PNEUMONIA）。这样，各分类的数据分布更加均衡，并且可以区分出两种不同类型的肺炎。由于验证数据集中的每个类别只有8张图像，我将验证数据集与测试数据集合并在一起。在处理方面，我把所有图片的尺寸调整为150x150像素大小，并考虑到某些图像是灰度图像的情况，因此也将所有的其他彩色图像转换成灰度。此外，我还对训练数据进行了以下变换和增强：resize至（150, 150），转为灰度模式，转化为Tensor格式。以上就是我进行肺炎检测的机器学习项目的主要内容概述。

基于迁移学习的胸部X射线图像肺炎检测方法

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本研究提出了一种基于迁移学习技术的新型算法，专门用于从胸部X光片中自动识别肺炎迹象，显著提升了模型在少量数据情况下的诊断性能。 1. 使用自定义深度卷积神经网络从胸部X线图像中检测肺炎，并使用5856张X线图像对预训练模型“InceptionV3”进行再训练。 2. 为了重新训练，去除了输出层，冻结了前几个层，并为两个新标签类（肺炎和正常）微调模型。 3. 自定义深度卷积神经网络的测试精度达到89.53%，损失值为0.41。

肺炎X光图像分类数据集及代码教程.zip

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本资料包提供了一个关于肺炎X光影像分类的数据集，并附带详细的代码教程。帮助用户学习如何通过机器学习算法识别和分类肺炎X光图像。肺炎X光图片分类数据集提供TensorFlow代码和教程，并结合作者在B站发布的视频教学内容，帮助学习者快速掌握相关技能。关于数据集的详细信息，请参考相应的博客文章。

Python利用ResNet进行新冠肺炎胸透识别和预测系统的源代码、模型及数据集.zip

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本资源包提供了一个基于Python与ResNet架构的系统，用于分析新冠肺炎患者的胸部影像资料。它包括源代码、预训练模型以及相关数据集，旨在辅助用户开展深入研究或快速原型开发工作。 Python基于ResNet的新冠肺炎胸透识别与预测系统源码、模型及数据集包含两个主要部分：一个图像分类模型和一个Web界面。在图像分类模块中，我们使用了ResNet18架构对新冠肺炎患者的胸部X光片进行分类，并通过多次训练与验证优化了一个性能较高的模型。而在Web前端方面，用户可以通过上传胸透图片获取预测结果。此外，我们将该图像识别功能集成到了Django框架内，并增添了一些实用特性如数据集的可视化分析等。源码结构如下： - resnet18文件夹：涵盖了从数据采集、处理到训练和模型验证的所有步骤。 - django文件夹：负责Web应用的开发工作，包括实现上传图片并进行新冠肺炎胸透识别与预测的功能。使用说明为： ``` pip install -r covid_sort_django/requirements.txt cd covid_sort_django python manage.py runserver ```

利用深度机器学习识别CT影像中肺结节的研究综述

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本研究综述聚焦于深度机器学习技术在CT影像中肺结节检测的应用进展，全面分析现有方法、挑战及未来发展方向。肺结节检测在早期肺癌诊断中至关重要。放射科医生通过胸部计算机断层扫描（CT）来识别其中的肺结节以进行临床诊断。由于肺部结构复杂多变，这项工作极具挑战性且日益艰难。为协助放射科医师准确解读CT图像，许多基于机器学习的计算辅助检测(CAD)算法被开发和应用。随着深度卷积神经网络(D-CNN)在图像分类任务中的成功运用，D-CNN也被引入到肺结节检测系统中，并展示了优于传统CAD方法的结果与性能表现。本段落将探讨用于肺结节识别的各种D-CNN模型，并对比这些系统的效能与结果。同时还会讨论如何利用改进的深度卷积神经网络进一步优化肺结节检测的效果。

关于多种肺炎的胸部X光片数据集

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该数据集包含了各种肺炎患者的胸部X光影像，旨在为研究者提供一个全面的资源库，以促进对不同类型的肺部疾病的诊断和理解。此数据集包含3616个COVID-19阳性病例以及10192个正常、6012个肺部浑浊（非COVID肺部感染）和1345个病毒性肺炎图像，包括了数据集和注释。新型冠状病毒感染引起的新冠肺炎具有全球流行、高度传染性和高死亡率的特点。随着确诊病例的增加，医疗机构面临着巨大的确诊压力。为此，作者构建了一个胸部X光片的数据集：其中包括3616张COVID-19阳性病例以及10,192张正常图像、6012张肺部浑浊（非COVID肺炎）和1345张病毒性肺炎的图像。此数据集可用于区分新冠肺炎和其他原因引起的肺炎，加快确诊速度与效率。该数据集中包含四个类别的文件夹： - COVID：新型冠状病毒感染阳性病例（共3616张） - Lung_Opacity：肺部浑浊（非COVID感染）（共6012张） - Normal：正常胸部X光片（共10,192张） - Viral_Pneumonia：病毒性肺炎（共1345张）所有图像均采用PNG格式，分辨率为299*299像素。

肺炎分类的深度学习图像数据分析集

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本数据集运用深度学习技术对肺炎影像进行分类分析，旨在提供一个全面且精准的肺炎类型识别工具，助力医学研究与临床诊断。深度学习图像分类数据集用于肺炎分类，包含COVID、Lung_Opacity、Normal和Viral Pneumonia四个类别，总共有超过2万张图片，适用于深度学习领域的图像分类研究。

利用机器学习算法开展新冠肺炎疫情的可视化与预测分析

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本研究运用先进的机器学习技术对新冠病毒数据进行深度解析和模式识别，结合创新的数据可视化手段及模型构建方法，旨在提供准确及时的疫情发展趋势预测。资源内包含新冠肺炎的原始数据，测试集、训练集等，以及进行数据可视化分析及算法预测分析的源码文件（ipynb格式）。这份分析代码主要分为以下几个部分：全球趋势分析、国家（地区）增长情况、省份情况、放大美国视角下的疫情现状、“欧洲”和“亚洲”的疫情态势探讨、当前正在复苏的国家是哪些，以及通过S型拟合进行预测来判断疫情何时会收敛。

X射线安检影像数据集.zip

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本资料包包含一个用于训练和测试机器学习模型的X射线安检图像数据集，旨在提高安全检查系统的准确性与效率。 X光安检图像数据集包含训练集和测试集。其中训练数据集共有大约4000张X光照片，验证数据集则有约900张X光照片。这些数据用于安检AI模型的训练与验证。