基于深度学习算法的图像识别技术研究

为了构建可解释性AI模型以实现对COVID-19进行快速准确诊断，本文基于深度学习算法的图像分类技术，通过对胸片数据集的预处理和数据增强，运用Python编程语言和Pytorch深度学习框架构建了CNN和DenseNet模型，实现对肺部疾病的自动诊断，并对两个模型的性能进行了评价和对比分析。结果表明，DenseNet模型在图像分类任务上表现更优，具有更好的分类准确率和更快的收敛速度。本研究为医疗图像识别领域的研究提供了新的思路和方法，对于提升医学诊断的准确性和效率具有一定的应用价值。

在传统医疗领域，仅仅依靠实验室检测来确认新冠病例可能会延误诊断和治疗。而深度学习算法可以分析数以千计的医学图像，并识别出推翻或支持诊断的异常情况。因此，构建可解释性的AI 模型成为研究的热点及关键。

就国内来看，最初Wang 等人[1]首先公布了Chest X-ray 14 数据集，并研究了ImageNet 预训练的DCNNs 模型， 对Chest X-ray 14 数据集进行多标签病理分类。

Yao 等人[2]利用DenseNet 和长短期记忆网络的变体来学习目标标签之间的相互依赖关系。最近中科院微观磁共振重点实验室研究员刘东等[3]首次实现了一种无需训练的高质量电阻抗图像重建方法，对发展深度功能医学影像技术具有重要价值。就国外来看，Rajpurkar P 等[4]指出可以将胸部X 光片检查作为肺炎的主要筛查工具。后来越来越多的研究人员投入到基于X 光片的肺炎诊断，如Khobahi 等[5]、Hammoudi 等[6]和Hemdan 等[7]。

基于深度学习的肺炎X 光片检测还需进一步细化与改进。本文基于深度学习算法，通过利用Corona Hack-Chest X-ray 数据集， 建立CNN 和DenseNet 两种图像分类模型， 从而实现对肺部疾病的自动识别和诊断[8]。

2. 相关理论概述 2.1. CNN 算法介绍 CNN 模型采用局部连接和共享权值的方式， 直接从原始数据中通过卷积层和池化层交替使用来获取有效表征，自动提取数据的局部特征，并建立稠密、完备的特征向量[9]。CNN 模型包括五层网络结构：数据输入层、卷积层(提取图像特征)、池化层(降维)、全连接层以及输出层。

CNN 算法的优点是：共享卷积核，处理高维数据无压力；可以自动进行特征提取。但是当网络层次太深时，采用BP 传播修改参数会使靠近输入层的参数改动较慢；且在模型池化层可能会丢失大量有价值信息，忽略局部与整体之间关联性。

2.2. DenseNet 算法介绍 DenseNet 算法是在ResNet 算法基础上提出的， 研究者发现用Dropout 的方法来改进ResNet。

即在在训练过程中的每一步都随机地扔掉一些层，可以显著的提高ResNet 的泛化性能[10]。其网络结构图如图1 所示。

DenseNet 核心思想是：后面的每个层都会将前面所有的层接受并作为额外输入，Dense Block 是DenseNet 的核心组件。DenseNet 公式如下：