使用深度卷积神经网络集合进行胸部 X 射线图像上的肺炎检测

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内容提要

该研究提出了一种基于卷积神经网络的两阶段分类框架,用于检测COVID-19和社区获得性肺炎的胸部CT图像。该框架在切片级分类上的准确率达到94%以上,并在三路分类中的COVID-19、CAP和健康分类上的准确度超过89.3%。经过验证,该框架的总体准确率达到90%,在评估中排名第一。

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