【摘 要】
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在新冠病毒疫情之下，由于标本的类型、采集方法、运输以及试剂盒性能局限性等各种因素的影响，核酸检测筛查新冠肺炎的阳性率并不十分理想。为准确快速地对疑似病例进行诊断，胸部X射线影像识别成为筛查病人的主要手段。对于一线影像科医生而言，每天要诊断海量的胸透影像，用人眼诊断影像耗时又耗力。利用卷积神经网络设计出一款基于深度学习的新冠肺炎影像学诊断，并利用MBGD对模型进行优化。最终实验结果表明，该方法对于新
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院
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在新冠病毒疫情之下，由于标本的类型、采集方法、运输以及试剂盒性能局限性等各种因素的影响，核酸检测筛查新冠肺炎的阳性率并不十分理想。为准确快速地对疑似病例进行诊断，胸部X射线影像识别成为筛查病人的主要手段。对于一线影像科医生而言，每天要诊断海量的胸透影像，用人眼诊断影像耗时又耗力。利用卷积神经网络设计出一款基于深度学习的新冠肺炎影像学诊断，并利用MBGD对模型进行优化。最终实验结果表明，该方法对于新冠肺炎影像诊断准确率达到96.23%，可以大大提升医生的工作效率。
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