【摘 要】
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为提高临床上对肺炎X射线图像诊断的效率及准确率，本研究基于EfficientNet网络模型，融合卷积注意力模块（convolutional block attention module, CBAM）提出了一种识别肺炎和正常图像的分类算法。首先，对数据进行增强以防止过拟合现象；其次，通过CBAM模块提升网络对肺炎病灶区的特征提取能力；最后，使用迁移学习加速网络训练，以提升分类性能。结果表明，该算法分
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目（2020CFB837）； 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（CZZ21006）；
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为提高临床上对肺炎X射线图像诊断的效率及准确率，本研究基于EfficientNet网络模型，融合卷积注意力模块（convolutional block attention module, CBAM）提出了一种识别肺炎和正常图像的分类算法。首先，对数据进行增强以防止过拟合现象；其次，通过CBAM模块提升网络对肺炎病灶区的特征提取能力；最后，使用迁移学习加速网络训练，以提升分类性能。结果表明，该算法分类准确率、召回率、AUC分别达98.29%、98.03%、99.69%,可辅助医生高效、准确地实现肺炎诊断。
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