目录
前言
课题背景和意义
实现技术思路
一、算法理论基础
1.1 卷积神经网络
1.2 CAM 特征图
二、 数据集
2.1 数据集
2.2 数据扩充
三、实验及结果分析
3.1 实验环境搭建
3.2 模型训练
最后
前言
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选题指导:
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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是
?基于深度学习的新冠肺炎胸片识别系统
课题背景和意义
新冠肺炎疫情期间，快速准确地识别肺炎胸片对于早诊早治具有重要意义。基于深度学习的新冠肺炎胸片识别系统，通过利用深度学习技术和计算机视觉方法，实现了对肺炎胸片的自动识别，有助于提高诊断效率和准确性。此课题的研究对于推动深度学习技术在医疗影像领域的应用，提高肺炎胸片的识别速度和准确性，具有重要意义。
实现技术思路
一、算法理论基础
1.1 卷积神经网络
卷积网络在图像识别中具有吸引力的原因是，它通过局部连接和权值共享的正则化操作降低了参数量，并利用卷积操作提取了图像的重要空间特征，增强了网络的鲁棒性。然而，在全连接层中存在非正交权向量的问题，这是由于训练样本分布的均匀程度和缺乏正交化学习限制条件所导致的。因此，在构建孪生网络架构的分类模型之前，学习一个神经网络是图像识别任务中的重要任务之一。
SVDNet是一种结合了可分离卷积和跳跃连接结构的方法，通过对权值矩阵进行调整来提升模型的分类性能和速率。它使用RRI（Restraint and Relaxation Iteration）过程对网络进行调整，包括Decorrelation（去相关性）、Restraint（限制）和Relaxation（放松）步骤。这种方法通过微调和奇异值分解等操作，调整网络的权值以提高表达性能，并在预训练的基础上进行优化。总之，SVDNet是一种有效的网络调整方法，用于改善图像分类任务的性能。
孪生网络是由两个在所有特征上相似的架构组成，并共享权重的方法。通常情况下，对于图像类型的数据，这两个相似结构选择卷积神经网络，并使用对比损失函数。训练孪生网络的方法是通过成对的方式传递输入数据，比如从数据集中选择两张输入图像，对它们进行标记，然后将它们通过卷积神经网络生成固定长度的特征向量。基于这样的假设：如果两个输入图像属于相同的类型，它们的特征向量应该相似；而如果两个输入图像属于不同的类型，它们的特征向量应该不同。这种基于相似度和不相似度提取嵌入信息的思想有助于使用较少的样本训练模型。
1.2 CAM 特征图
CAM是一种特征图，通过多个特征图的叠加形成。它的作用是显示模型在进行分类决策时的参考依据，展示了从哪些特征图中提取出的证据。对于同一张图片，卷积层输出的特征图集是固定的，但分类概率会随着矩阵的变化而改变。CAM图是基于特征向量加权矩阵拆分生成的，通过对给定类的单位进行排序来计算权重，然后使用softmax函数进行归一化。通过CAM图，我们可以直观地识别出哪些部分对于分类具有鉴别性，并了解哪些单元可以检测到这些部分。综上所述，CAM图提供了一种可视化的方式来理解模型分类决策的依据，揭示了图像中具有鉴别性的部分以及相应的激活单元。
Score-CAM是一种解决基于梯度变化的CAM局限性的新算法。它将激活图的重要性编码为相应输入特征的全局贡献，而不是局部灵敏度测量，即梯度信息。该方法利用激活图的线性组合作为重要性的度量，通过比较权重来确定输入区域的重要性。与之前的方法不同，Score-CAM不仅使用梯度信息，还随机选择激活图，并将其上采样到输入大小，然后记录如果突出显示该区域，将得到多少目标分数。具体过程包括提取激活映射、对特征图进行上采样、使用正向传递分数计算权重、线性组合生成结果等步骤。通过这种方法，Score-CAM能够更准确地表示输入区域对目标类的重要性，克服了梯度饱和和全局池化操作等问题导致的局限性。
二、 数据集
2.1 数据集
由于网络上没有现有的合适的数据集，我决定通过相机拍摄和互联网收集两种方式，收集肺炎胸片并制作了一个全新的数据集。这个数据集包含了各种肺炎胸片的图片，其中包括不同程度、不同类型的肺炎胸片以及其他相关医学影像。通过现场拍摄，我能够捕捉到真实的胸片情况和多样的病态表现，这将为我的研究提供更准确、可靠的数据。
2.2 数据扩充
数据扩充是提高模型鲁棒性和泛化能力的重要手段。在本研究中，我们对收集到的肺炎胸片图片数据进行了多样化的数据扩充。包括使用图像处理技术生成新的训练样本，如旋转、缩放、裁剪等。这些扩充后的数据能够帮助模型更好地学习和理解肺炎胸片的多样性和复杂性，提高模型在实际应用中的表现力。同时，数据扩充还可以增加模型的泛化能力，使其在面对未见过的数据时仍能保持良好的性能。
三、实验及结果分析
3.1 实验环境搭建
实验环境使用Windows操作系统，并利用Python作为主要的编程语言进行算法和模型的实现。使用PyTorch作为深度学习框架，构建和训练神经网络模型。借助Pandas等库，完成数据的加载、处理和转换。这样的实验环境提供了一个方便和高效的平台，用于开发和测试算法系统。
3.2 模型训练
改进后的方法采用了孪生网络结构和SVDNet模型的组合，通过限制输入结构和主动获取特征，有效地从少量样本中实现模型的泛化能力。孪生网络是两个共享参数的网络，使用相同的网络进行特征提取，适合使用对比函数进行评估。采用对比损失函数作为优化目标。该方法结合了孪生网络和SVDNet，利用DenseNet作为骨干网络进行特征提取，并通过相似度计算对图像进行分类。
为了评估深度神经网络在肺炎图像分类中的性能，我们采用了一系列评价指标，包括准确率、敏感度、特异度、精确率、召回率和F1得分。通过对这些指标的具体数值进行比较，我们能够对所采用的各个模型的分类能力进行评估。这些评价指标能够提供对模型在不同方面性能的全面了解，从而帮助我们确定最佳的深度神经网络架构用于肺炎图像分类任务。
相关代码示例：
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3))# 添加自定义分类层x = base_model.outputx = GlobalAveragePooling2D()(x)x = Dense(128, activation='relu')(x)predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(x)model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)# 设置预训练层不可训练for layer in base_model.layers: layer.trainable = False# 编译和训练模型model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])model.fit(train_generator, steps_per_epoch=train_generator.n // batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_generator.n // batch_size)# 在测试集上评估模型test_generator = test_datagen.flow_from_directory(test_data_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False)scores = model.evaluate(test_generator)print("Test Accuracy: %.2f%%" % (scores[1] * 100))海浪学长项目示例：
最后
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