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可解释的基于对比的扩张卷积网络与变压器用于儿童肺炎检测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
PneumoniaAPP是一款基于深度学习的移动应用，专为高发地区儿童肺炎诊断设计。该应用利用卷积神经网络训练3345张胸部X光图像，准确率达到88.20%，支原体类别准确率为97.64%。为0-12岁儿童提供可靠的诊断工具，减轻医疗负担。
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关键要点
- PneumoniaAPP是一款基于深度学习的移动应用，专为高发地区儿童肺炎诊断设计。
- 该应用利用卷积神经网络训练3345张胸部X光图像，准确率达到88.20%。
- 支原体类别的准确率为97.64%。
- 应用为0-12岁儿童提供可靠的诊断工具，减轻医疗负担。
- 通过集成可解释性技术，帮助医生定位肺不透明度。
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