医疗影像智能诊断：疟疾与新冠检测的创新方案

# 医疗影像智能诊断：疟疾与新冠检测的创新方案 ## 1. 疟疾检测模型 ### 1.1 VGG19 模型训练参数 在疟疾检测中，VGG19 模型是一种常用的深度学习模型。以下是训练 VGG19 模型所使用的参数： | 参数名称 | 类型/值 | | --- | --- | | 训练轮数（Epochs） | 50 | | 批次大小（Batch size） | 32 | | 优化器及学习率 | Adam | | 误差函数 | 分类交叉熵（Categorial cross entropy） | | 输入尺寸 | 224 × 224 | | 池化方式 | 最大池化（Max） | | 预训练权重 | ImageNet | ### 1.2 自定义模型架构 自定义模型的输入格式为 50×50 像素的 RGB 图像（三个通道）。该架构由三层组成，每层包含四个组件：二维卷积层、最大池化层、批量归一化层和一个 20% 的丢弃层。具体操作步骤如下： 1. **二维卷积层**：尺寸为 3×3，包含 32 个滤波器。 2. **最大池化层**：尺寸为 2×2。 3. **批量归一化层**：用于标准化每个小批量输入到层的数据，使用的轴为 chandim。 4. **丢弃层**：丢弃率为 20%。 三层之后是一个扁平化层，接着是一个带有修正线性单元（ReLU）激活函数的全连接层，然后是一个 50% 的丢弃层，最后是一个全连接层，最终模型共有 285,506 个参数。 ### 1.3 自定义模型训练参数 训练自定义模型使用的参数如下： | 参数名称 | 类型/值 | | --- | --- | | 训练轮数（Epochs） | 50 | | 批次大小（Batch size） | 32 | | 优化器及学习率 | Adam | | 误差函数 | 分类交叉熵（Categorical crossentropy） | | 输入尺寸 | 50 × 50 | | 池化方式 | 最大池化（Max） | | 丢弃层数量 | 4 | ### 1.4 模型结果比较 通过对 VGG19 模型和自定义模型进行测试，得到的测试准确率如下： | 模型 | 测试准确率（%） | | --- | --- | | VGG19 | 95.50 | | 自定义模型 | 97.50 | 从结果可以看出，自定义模型在疟疾检测上的准确率更高，达到了 97.5%，而 VGG19 模型的准确率为 95.5%。 ### 1.5 疟疾检测模型流程图 ```mermaid graph LR A[数据输入] --> B{选择模型} B -->|VGG19| C(VGG19 模型训练) B -->|自定义模型| D(自定义模型训练) C --> E(VGG19 模型预测) D --> F(自定义模型预测) E --> G(输出 VGG19 预测结果) F --> H(输出自定义模型预测结果) ``` ## 2. 新冠检测算法 ### 2.1 背景与需求 新冠疫情的爆发对社会经济造成了严重影响，传统的 RT-PCR 检测方法虽然特异性高，但可能会误判一些新冠患者，导致整体准确率下降。此外，检测试剂盒成本高，且在一些地区供应不足。因此，需要一种更准确、成本更低的检测方法。 ### 2.2 材料与方法 为了快速解读放射图像，研究人员提出了基于深度学习的人工智能框架，使用的深度网络为 RESNET - 50，并将分类问题限制为新冠和正常两类。为了获得最佳性能，采用了以下两种调优方法： 1. **训练集与保留集划分**：将模型分为训练集和保留集，比例为 80 - 20，并调整超参数。 2. **K 折交叉验证**：使用 K 折交叉验证概念，随机迭代打乱训练集，部署 K 种不同算法，自动返回五个模型，从中选择最佳模型。这里 K 的值选择为 5。 ### 2.3 决策融合算法 决策融合算法在多假设情况下起着关键作