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。

肺炎是一种严重威胁人类健康的疾病,及时、准确地检测出肺炎可以尽早帮助患者接受治疗。因此,提出了一种基于YOLOv3改进的Multi branch YOLO检测算法。用多分枝膨胀卷积输出的特征代替YOLOv3中不同层级的特征进行检测,在多分枝卷积神经网络中引入Boosting思想,并使用最大化熵方法优化网络。将每个卷积分枝视为一个弱分类器,通过最大化熵方法使每个分枝学习到相近的检测能力,避免多分枝卷积模型退化成单分枝卷积模型。基于北美放射学会提供的肺部X射线影像进行实验,结果表明,该算法在实验数据集上的检测准确率高于其他目标检测算法。

检验科需要登记新冠核酸检测人员信息，勉为其难做了个小东东，敷衍一下，结果人家大赞解决了大问题，可以聊以自慰 ：） 注意事项： 0、开发工具是PB9; 1、数据库网络版可用MSSQL或本地Access; 2、华视电子身份证读卡器(其它牌子接口应该通用，请自行脑补验证)，； 3、注册控件(最终要导出EXCEL)； 4、最后一定验证是否可以正常使用，否则拿出去唬人要被砍的。