基于深度学习ResNet50模型的儿童肺炎分类研究

儿童肺炎作为一种常见的呼吸道疾病,严重威胁儿童的生命安全。本文介绍了一种基于ResNet50深度学习技术的儿童肺炎X射线图像分类研究。经过在公共数据库上的训练和调优,该模型能够高效检测肺部病变并对肺炎类型进行准确分类。实验数据显示,模型的准确率、精准率、召回率和F1-Score分别为92.63%、96.50%、92.88%和94.71%。通过比较ResNet18与ResNet50两种架构的效果差异,证实了ResNet50模型的优越性。综上所述,这一基于深度学习的ResNet50儿童肺炎计算机辅助诊断系统显著提高了诊断的效率和准确性。