兒童肺部疾病，尤其是肺炎，是全球兒童健康的主要威脅之一。早期準確的診斷對于預防病情惡化、減少并發(fā)癥和提高治愈率至關重要。然而，由于兒童胸片的獲取和標準化困難，以及兒童生理結構的特殊性，傳統(tǒng)的圖像識別技術在兒童疾病診斷中的應用受到了限制。本項目的開發(fā)將極大地提高兒童肺部疾病的早期診斷率，減少誤診和漏診，從而提高治療效果，降低醫(yī)療成本。通過自動化的圖像識別技術，我們還可以減輕醫(yī)生的工作負擔，提高診斷的效率和準確性。 本項目旨在通過深度學習技術，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和Transformer等先進的網(wǎng)絡模型，開發(fā)出一套專門針對兒童肺部疾病的識別系統(tǒng)。我們構建了一個包含5,856張兒童X-ray胸片的數(shù)據(jù)集，這些胸片被精確地標記為肺炎或正常兩組，為研究人員提供了一個標準化的測試平臺。 項目為研究人員提供了一個豐富的資源庫，還為開發(fā)新的算法和模型提供了實驗基礎。此外，通過比較兒童和成人胸片的差異，我們可以更深入地理解兒童生理結構的特點，也將為兒童肺部疾病的診斷提供新的工具和方法，推動醫(yī)學影像分析技術的發(fā)展。通過深度學習技術的應用，我們可以更好地理解兒童肺部疾病的病理特征，為疾病的預防和治療提供新的視角。