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基于改进阈值的VGG网络的新冠肺炎CT图像自动诊断算法
文献摘要：
肺部CT能够较准确地鉴定新冠肺炎病例,但医生工作量较大,本研究提出一种基于改进阈值的VGG网络的新冠肺炎CT图像自动诊断算法,通过该模型可快速准确地完成新冠肺炎病例的自动识别,为进一步控制其传播提供帮助.通过比较卷积神经网络VGG中的VGG-11、VGG-13、VGG-16,获得准确率较高的新冠肺炎CT图像自动诊断模型VGG-13,并在此基础上通过改进阈值的方式使准确率由86％提高到了89％,进一步提高诊断的准确性.
文献关键词：
新冠肺炎;VGG;CT图像;卷积神经网络;自动诊断
中图分类号：
作者姓名：
翁羽洁;李忠贤;姬宇程;薄素玲;梁莹
作者机构：
内蒙古医科大学计算机信息学院,内蒙古呼和浩特010110
文献出处：
引用格式：
[1]翁羽洁;李忠贤;姬宇程;薄素玲;梁莹-.基于改进阈值的VGG网络的新冠肺炎CT图像自动诊断算法)[J].中国医学物理学杂志,2022(06):731-736
A类：
B类：
改进阈值,VGG,自动诊断,医生工作量,快速准确,自动识别,诊断模型
AB值：
0.175406
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