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摘要：结核分枝杆菌引起的细菌感染导致结核病是一种流行的传染病。这种细菌通常以主要呼吸器官为目标，特别是肺部。结核病对全球健康构成了重大挑战，需要及早发现才能有效治疗。在这种情况下，为了方便医护人员及早发现患者，需要一种能够准确识别肺部疾病的技术。因此，将采用 CNN（卷积神经网络）作为检测肺部图像的算法。该研究将利用卷积神经网络模型，即 AlexNet 和 ResNet。该研究旨在通过分析胸部 X 光片图像来比较这两个模型在检测结核病方面的表现。数据集包括正常患者和结核病患者的 X 光片，共计 4.200 个数据点。训练过程包括将数据分为训练集和验证集，其中 80% 用于训练，20% 用于验证。评估结果表明，AlexNet 模型的检测准确率更高，在验证数据上达到 88.33%，而 ResNet 达到 83.10%。这些发现表明，使用 CNN 模型，尤其是 AlexNet，可以成为通过解读胸部 X 光片图像来增强早期结核病检测的有效方法，对改善全球结核病管理和预防工作具有潜在意义。关键词：AlexNet；ResNet；CNN；早期检测；结核病
使用 CNN 模型进行结核病检测的比较 (...
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