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人工智能肺炎图像识别模型-企业模型_科研机构应用

时间:2023-03-22 10:03:10浏览次数:48  
标签:症状 肺炎 图像识别 人工智能 模型 拟合

人工智能肺炎图像识别模型-企业模型_科研机构应用_图像识别

什么是肺炎?
肺炎是一种肺部炎症,主要影响称为肺泡的小气囊。
alveoli with fluid 有液体肺泡(病态)
health alveoli 健康的肺泡
blockage of the bronchiole细支气管阻塞
normal bronchiole 正常细支气管

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肺炎可影响一个或两个肺。双肺肺炎称为双侧肺炎或双肺肺炎。

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肺炎症状通常包括生产性或干咳、胸痛、发烧和呼吸困难。情况的严重程度是可变的。

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肺炎与支气管炎症状有区别,有相同症状和不同症状,需求注意。

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肺炎通常由virus或细菌感染引起,较少由其他微生物、某些药物或自身免疫疾病等疾病引起。下图是引起肺炎的常见细菌和virus。

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下图为欧美肺炎数据统计, 无病理检测到的肺炎占比60%

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肺炎风险因素包括囊性纤维化、慢性阻塞性肺病(COPD)、哮喘、糖尿病、心力衰竭、吸烟史、咳嗽能力差(如中风后)和免疫系统弱。

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肺炎诊
诊断通常基于症状和体检。胸部X光检查、血液检查和痰液培养可能有助于确认诊断。该疾病可能根据其获得的地点进行分类,例如社区或医院获得的或医疗相关的肺炎。

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肺炎患病率
随着香烟,电子烟,空气污染不利因素增加,肺炎患者越来越多。柳叶刀》上,研究结果显示,我国慢阻肺患者约为1亿人,成为仅次于高血压、糖尿病的中国第三大常见慢性病。

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AI人工智能肺炎图像识别模型

在医疗资源有限情况下,面对越来越多肺炎患者,我们能否借助人工智能模型辅助医生诊断肺炎CT或X光图像,节省医生大量时间?

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通过十年以上数据实验和经验沉淀,我们已经完整开发出AI人工智能肺炎图像识别模型,可辅助医生诊断,节省大量时间。

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模型训练展示

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模型AUC高于0.96,区分肺炎能力优秀

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模型KS高于0.8,区分肺炎能力优秀

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下图为计算机模型对肺癌图片识别

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我方团队人工智能肺炎图像识别模型 先进技术介绍1-过度拟合处理
过度拟合是目前商业模型中最头疼的问题。我们公司通过随机丢弃神经网络节点技术,大幅度降低模型过度拟合。

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人工智能肺炎图像识别模型先进技术介绍2-数据增强
样本量小,非平衡样本是目前商业模型中常见的问题。我们公司通过数据增强技术,实现小样本图像数据也能得到良好模型,并解决非平衡样本问题。

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