TY -的A2 -邹,梁AU -李,达盟——刘,卓盟-罗,林盟——田,思玉盟——赵,靖远县PY - 2022 Da - 2022/03/26 TI -预测深层神经网络基于x射线的肺纤维化的SP - 3845008六世- 2022 AB -致命的肺部疾病,肺纤维化可导致不可逆的肺损伤,影响正常的肺功能,最终导致死亡。目前,这种疾病的发病机制并不完全清楚,也没有彻底的治疗。治疗这种疾病的主要目的是减缓恶化的肺纤维化。对于这种疾病,如果能早期发现,可以尽快治疗,病人的生命将是长期的。临床上,肺纤维化的诊断取决于相关成像检查,肺活检,肺功能检查,等等。成像数据,如x射线是一种常见的检测手段在临床医学和也扮演着重要的角色在肺纤维化的预测。通过x射线,放射科医生可以清楚地看到相关的肺部病变,使相关的诊断。公共医学图像数据的基础上,本文设计相关模型来完成肺纤维化的预测。模型设计本文主要分为两个部分:首先,本文使用神经网络来完成肺器官的分割;其次,图像分类的神经网络设计完成过程从肺图像对疾病的预测。 In the design of these two parts, this paper improves on the basis of previous research methods. Through the design of a neural network with higher performance, more optimized results are achieved on the key indicators which can be applied to the real scene of pulmonary fibrosis prediction. SN - 2040-2295 UR - https://doi.org/10.1155/2022/3845008 DO - 10.1155/2022/3845008 JF - Journal of Healthcare Engineering PB - Hindawi KW - ER -