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Santosh Kumar Hcltech，美国公司，摘要：小儿肺炎是全球发病率和死亡率的主要原因，需要准确及时诊断。 本研究探讨了使用胸部X光片对生成AI的应用对小儿肺炎进行分类。 利用深度学习技术，包括生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），我们增强了图像质量，生成合成训练数据并提高模型的通用性。 所提出的框架集成了AI驱动的特征提取，卷积神经网络（CNN）和注意机制，以提高诊断精度。 与传统方法相比，结果表现出分类性能的显着改善，重点是解释性和临床可用性。 关键字：生成AI，小儿肺炎，胸部X光片，卷积神经网络（CNN），生成对抗网络（GAN），数据增强，医学图像分类，肺炎诊断，深度学习，合成数据。 引言肺炎仍然是全球儿童死亡率的主要原因，并且必须通过胸部X光片进行准确的诊断。 但是，放射线解释的可变性和对专家放射科医生的访问有限的挑战。 生成的AI通过生成高质量的合成图像来提供一种变革性的方法，以用于模型训练和增强图像清晰度。 本研究研究了AI在肺炎分类中的作用，解决数据稀缺，改善模型概括并降低误诊率。Santosh Kumar Hcltech，美国公司，摘要：小儿肺炎是全球发病率和死亡率的主要原因，需要准确及时诊断。本研究探讨了使用胸部X光片对生成AI的应用对小儿肺炎进行分类。利用深度学习技术，包括生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），我们增强了图像质量，生成合成训练数据并提高模型的通用性。所提出的框架集成了AI驱动的特征提取，卷积神经网络（CNN）和注意机制，以提高诊断精度。与传统方法相比，结果表现出分类性能的显着改善，重点是解释性和临床可用性。关键字：生成AI，小儿肺炎，胸部X光片，卷积神经网络（CNN），生成对抗网络（GAN），数据增强，医学图像分类，肺炎诊断，深度学习，合成数据。引言肺炎仍然是全球儿童死亡率的主要原因，并且必须通过胸部X光片进行准确的诊断。但是，放射线解释的可变性和对专家放射科医生的访问有限的挑战。生成的AI通过生成高质量的合成图像来提供一种变革性的方法，以用于模型训练和增强图像清晰度。本研究研究了AI在肺炎分类中的作用，解决数据稀缺，改善模型概括并降低误诊率。生成模型与深度学习分类器的整合确保了小儿肺炎检测的稳健性和可靠性。方法论，本研究采用了混合AI框架，该框架结合了生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），以进行数据增强，然后进行卷积神经网络（CNN）和基于变压器的分类器进行肺炎分类。
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