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基于迁移学习的医学影像肺炎检测模型构建实验

第一章绪论

1.1实验背景

1.1.1研究领域现状

近年来，人工智能技术在医学影像分析领域取得了突破性进展，特别是深度学习算法已成为辅助诊断的核心驱动力。随着卷积神经网络架构的不断演进，从早期的LeNet、AlexNet到如今广泛应用的ResNet、DenseNet及EfficientNet，模型在图像分类、目标检测及语义分割等任务上的表现已逼近甚至超越人类专家水平。在呼吸系统疾病诊断领域，胸部X光片因其成本低、辐射剂量小且普及率高，成为肺炎筛查的首选影像学检查手段。目前，基于深度学习的自动检测系统正逐步从实验