摘要
自2019年以来,新冠肺炎病毒迅速席卷全球,不仅给人们的生产生活造成了极大的影响,也给人们的心灵带来不小的创伤.现有的核酸检测方法虽然准确但是费时费力,因此提出一种简单易行的检测方法来辅助检测新冠肺炎很有必要.本文提出一种基于残差网络改进的卷积神经网络,并以新冠肺炎患者胸部X光片影像作为实验的数据集,在神经网络训练之前,首先使用扭曲裁剪等方法对图像进行预处理,然后将处理好的图像放入神经网络中训练,最后调整网络参数达到最优的实验结果.本文引入了残差网络模型、VGG网络模型进行比较,由实验结果可以明显地发现本文所提出的神经网络模型参数最小,但是准确率达到了92.3％,高于残差网络的82％、VGG的57.6％.
万方数据