【摘 要】
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临床上医学影像对疾病的诊疗有着极其重要的价值,常见的医学影像类型有CT图像、X射线图像、超声、核磁共振等。近几年来,医学影像分析中越来越倾向于使用深度学习作为首选方法,因为它具有学习能力强、效果好等优点,目前深度学习在医学影像分析中已经取得了很多成果,促使医学相关技术取得了很大进步。本文也是在此背景下,主要研究了深度学习在医学影像方面的两种应用:（1）由于CT扫描所用到的X射线对人体具有辐射危害,
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临床上医学影像对疾病的诊疗有着极其重要的价值,常见的医学影像类型有CT图像、X射线图像、超声、核磁共振等。近几年来,医学影像分析中越来越倾向于使用深度学习作为首选方法,因为它具有学习能力强、效果好等优点,目前深度学习在医学影像分析中已经取得了很多成果,促使医学相关技术取得了很大进步。本文也是在此背景下,主要研究了深度学习在医学影像方面的两种应用:（1）由于CT扫描所用到的X射线对人体具有辐射危害,所以大多CT图像都是在低剂量下得到的,这也就导致了CT图像质量的下降,给医生在实际应用中带来了一些不便。为了实现低剂量下的CT图像重建,本文以GAN网络为基础,构建了一种用于低剂量CT图像重建的网络,在生成器中使用了U-Net结构,对其中的参数进行了调优修改,并且加入了L1损失函数,判别器中使用了Patch GAN的思想,所构建的网络可以有效去除伪影,同时保留完整的细节和边缘,并且重建时间短,重建后的图像质量有了较大的提升。（2）感染新冠肺炎后人体的肺部影像会发生明显变化,为了实现检测新冠肺炎患者自动化,减轻医护人员的压力,本文构建了一种基于Efficient Net的深度学习网络模型,该模型完全自动化,不需要手动提取特征,仅需输入一张肺部影像,就可以输出模型对其诊断的类别及概率,可达到对一张肺部影像快速自动诊断的效果。与目前一些文献中提出的方法相比,本文的方法准确率有了进一步的提升。在当前新冠疫情形势严峻的背景下,能够对当前新冠疫情防控检测工作提供一定的参考和帮助。本文构建的两种深度学习网络模型,通过对网络结构的改进,然后经过训练调整得到最佳参数,最终的模型在本文的数据集上展现出了优异的性能,可以极大提高医疗机构的效率,节省医生和病人的时间,同时也为深度学习和医学影像的融合发展做出了一定的贡献。
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