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为增强对新冠肺炎与普通肺炎的区分能力,协助医护人员对肺炎患者进行胸部CT检测,在人工智能图像分析的基础上提出了一种基于CT图像卷积神经网络处理新冠肺炎的检测方法。首先,搭建一个卷积神经网络模型,通过评估模型深度对检测结果的影响,以选择最佳的网络结构;其次,提出了一种禁忌遗传算法,用以获取网络模型中最优的超参数组合,增强模型的辨识能力;最后,通过最佳的卷积神经网络模型来辨别新冠肺炎与普通肺炎。实验结果表明:所提出的检测算法的准确率、MCC值和F1Score值分别为93.89%,93.32%和91.40