基于肺部X光片的新冠肺炎检测方法

饶克东; 谢凯

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基于肺部X光片的新冠肺炎检测方法

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为了更好更快地检测诊断新型冠状病毒肺炎(COVID-19),联合深度学习和迁移学习方法,提出了一种基于肺部X光片来诊断患者是否携带COVID-19的检测方法,并设计了SVRNet(separable VGG-ResNet)和SVDNet(separable VGG-DenseNet)模型.实验结果表明,相比于之前的网络模型,SVRNet的平均分类精度提高了3.15％,参数量下降了61.56％,SVDNet的平均分类精度提高了3.53％,参数量下降了55.31％.通过实验对比可以发现,新模型在提高精度的同时大大降低了参数量,提高了运行速度,可以准确快速地检测出含有COVID-19的X光片.

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来源
《信息技术与信息化》 |2021年第8期|16-18|共3页
作者
饶克东; 谢凯;
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作者单位

长江大学电子信息学院湖北荆州 434023;

长江大学电工电子国家级实验教学示范中心湖北荆州 434023;

长江大学电子信息学院湖北荆州 434023;

长江大学电工电子国家级实验教学示范中心湖北荆州 434023;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
肺部X光片; 新型冠状病毒肺炎; 深度学习; 迁移学习; 图像检测;

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