新冠肺炎是一种多发且严重的感染性疾病，可发生于任何年龄，但多发于儿童。新冠肺炎X光表现为肺部可见炎性浸润阴影，肺炎的初级症状和体征不是很明显，容易出现漏诊、误诊。近年来，随着深度学习技术在图像分类领域的发展以及各种权威医疗机构对医疗影像数据的公开，深度学习技术开始逐步应用到医学图像处理领域。利用深度学习技术对医学图像进行分析可以获得比较客观的评价和看法，此外，还可以找到图像中一些非常细微、不易查找的信息，提高诊断的准确率。本文使用pytorch完成算法设计，以及可视化设计测试图片的得病概率。

本科计算机专业GIS创新实践课程实验报告。 实验目的：利用ArcGIS online 等平台或软件（平台不限），通过爬虫工具或者手动收集等手段在互联网上获取疫情数据和地理数据，使用不同地图可视化方法制作全国的新冠病毒疫情地图，了解地理数据到地理信息可视化的过程，了解数据量表与可视化视觉通道之间的对应关系，进而理解空间信息可视化的意义。

肺炎的预测 使用迁移学习预测肺炎（计算机视觉） Inception v3是一种广泛使用的图像识别模型，已显示在ImageNet数据集上达到了78.1％以上的精度。 该模型是多年来由多个研究人员提出的许多想法的集合。 它基于原始论文：Szegedy等人的“重新思考计算机视觉的初始架构”。 al。 该模型本身由对称和不对称的构建块组成，包括卷积，平均池，最大池，连接，丢失和完全连接的层。 Batchnorm在整个模型中得到广泛使用，并应用于激活输入。 损耗是通过Softmax计算的。 我们已经对模型进行了微调，以使其可以用于2个新的不同类的分类。 记住要安装requirements.txt

资源内包含新冠肺炎的原始数据，测试集、训练集等，以及进行数据可视化分析及算法预测分析的源码文件（ipynb格式） 这份分析代码主要分为以下几个部分： - 全球趋势分析 - 国家（地区）增长 - 省份情况 - 放大美国：现在美国正在发生什么？ - 欧洲 - 亚洲 - 现在哪个国家正在复苏？ - 什么时候会收敛？通过S型拟合进行预测

1.健康者 2.首批感染者 3.隔离区 4.提示人

基于深度学习的肺炎医学CT图像分类算法研究_吴云峰.caj

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1. 使用自定义深度卷积神经网络从胸部x线图像中检测肺炎，并使用5856张x线图像(1.15GB)对预训练模型“InceptionV3”进行再训练。 2. 为了重新训练去除了输出层，冻结了前几个层，并为两个新标签类(肺炎和正常)微调模型。 3.自定义深度卷积神经网络的测试精度为89.53%，损失为0.41。

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matlab代码影响深度学习胸部X射线图像 为解决Kaggle在放射线照相图像中识别肺炎所提供的挑战而开展的活动。 动机来自安德森·索亚雷斯（Anderson Soares）教授的提议，他在课堂上提出了挑战。 为了解决该问题，该存储库中包含一种人工机器学习智能技术，专注于使用深度学习对模式进行识别。 语境 数据集被组织为3个文件夹（训练，测试，验证），并包含每个图像类别（肺炎/正常）的子文件夹。 有5,863张X射线图像（JPEG）和2类（肺炎/正常）。 胸部X射线图像（前后）选自广州市广州市妇女儿童医疗中心的1至5岁儿科患者的回顾性研究。 所有胸部X射线成像均作为患者常规临床护理的一部分进行。 为了分析胸部X射线图像，首先对所有胸部X光片进行了筛查，以通过去除所有低质量或不可读的扫描来进行质量控制。 然后，由两名专业医师对图像的诊断进行分级，然后再将其清除以训练AI系统。 为了解决任何分级错误，还由第三位专家检查了评估集。 解决方案 通过使用InceptionV3网络，使用转移学习资源实现了深度神经网络。 可以在网络体系结构本身的实现中可视化所使用的参数。 该解决方案还使用了外部数据