肺炎检测系统：定位图像中的炎症区域算法开发
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简介：
本项目致力于研发用于肺炎检测的AI系统，专注于识别和定位胸部影像中的炎症区域。通过优化算法提高诊断准确性与效率，助力临床医学决策。
肺炎检测的目标是建立一个系统来定位医学图像中的炎症位置。为此，我们开发了一种算法，利用卷积神经网络（CNN）通过边界框在胸部X光片中自动识别肺部混浊区域。
在这个项目中，我们的目标是在胸部X光片上精确地找到可能的肺炎迹象。具体来说，在这种情况下，“肺不透明”是关键的关注点之一。然而，并非所有“肺不透明”的情况都与肺炎直接相关；有些标记为“异常肺不透明”，这些混浊可能是其他健康问题的表现，而并非真正的炎症。
医学图像通常以DICOM格式（*.dcm）存储，这种文件不仅包括像素数据的原始图像数组，还包含有关成像过程和患者信息的重要元数据。
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