基于Matlab深度学习的CT影像识别系统研究与实现

通过使用AlexNet、GoogLeNet和VGGNet等预训练模型,并结合迁移学习技术,对CT影像进行特征提取和分类。系统在公开数据集上进行了训练和测试,结果表明,该方法能够有效区分COVID-19和非COVID-19的CT影像,具有较高的准确率和鲁棒性。本系统的实现为医疗影像分析提供了新的解决方案,并具有广泛的应用前景。

算法流程

运行效果

运行 MainForm.m
新冠阳性

新冠阴性

这些图展示了基于MATLAB开发的CT影像识别系统的用户界面。该系统通过加载CT影像,并利用多种深度学习模型(如AlexNet、GoogLeNet和VGGNet)对影像进行分析,从而判断CT影像中是否存在COVID-19的阳性特征。

图中的界面分为几个部分:
(1)控制面板:位于界面的左侧,包含三个按钮,分别是“选择影像”、“智能识别”和“退出系统”。“选择影像”按钮用于加载CT影像,“智能识别”按钮用于启动影像的自动识别,“退出系统”按钮用于关闭程序。
(2)显示面板:位于界面的中间部分,显示当前加载的CT影像。
(3)检测结果:位于界面的右下角部分,展示了各个深度学习模型的识别结果。表格中显示了使用的模型名称(如AlexNet、GoogLeNet、VGGNet)及其对应的识别结果。在这两个界面中,所有模型的识别结果为“预测新冠感染阳性”、“预测新冠感染阴性”。

从用户界面的设计和显示的内容来看,这个系统旨在快速识别CT影像中是否存在COVID-19感染的征兆,以辅助医学诊断。用户可以通过简单的操作加载影像并获得多种模型的分析结果。

运行 train_model.m
图1的解读

(1)训练准确率大约在第500次迭代后接近100%,验证集的准确率波动较大,说明模型可能有轻微的过拟合现象。
(2)损失值在前200次迭代内下降迅速,之后趋于平稳,说明模型在逐渐收敛。

图2的解读

(1)训练准确率达到较高水平,验证准确率略有波动,但总体表现较好。
(2)损失值在前100次迭代内迅速下降,之后在较低水平波动。

图3的解读

(1)训练准确率和验证准确率表现稳定,表明模型在这组数据上有较好的泛化能力。
(2)损失值在训练后期保持在较低水平,说明模型已经很好地学习了数据特征。

这些图显示了模型的训练进度和性能变化情况,为评估模型是否出现过拟合或欠拟合提供了直观的依据。通过这些图表,用户可以判断模型的训练是否达到了预期效果,以及是否需要进一步的调整和优化。

这些图展示了在深度学习模型训练过程中,训练和验证集上的准确率和损失变化趋势。每一张图都包括两个主要部分:

上方的图表:
(1)显示了训练集和验证集的准确率(纵轴)随训练迭代次数(横轴)的变化情况。
(2)蓝色曲线表示训练集的准确率,黑色曲线表示验证集的准确率。
(3)随着训练的进行,训练准确率逐渐提高,并趋于稳定,验证准确率则有一定波动,表明模型在验证集上的表现。

下方的图表:
(1)显示了训练集和验证集的损失值(纵轴)随训练迭代次数(横轴)的变化情况。
(2)橙色曲线表示训练集的损失,黑色曲线表示验证集的损失。
(3)通常,随着训练的进行,损失值会逐渐减少并趋于稳定。

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