一种集成式PneumoNet模型，用于利用预训练的Xception、VGG16和VGG19算法在胸部X光片中早期检测肺炎病变

《Coronaviruses》：An Integrated PneumoNet Model for the Early Detection of Pneumonic Lungs in Chest X-ray Radiographs using Pre-trained Xception, VGG16, and VGG19

　　肺炎早期预测模型研究基于深度学习，整合Xception、VGG16、VGG19和MobileNetV2四类预训练模型构建PneumoNet，优化后准确率达100%，有效解决低资源地区肺炎诊断难题。

　　

摘要

引言：肺炎是一种呼吸道感染，会引发一个或两个肺部的肺泡发炎，可能导致肺泡内积聚液体。这种状况会引起诸如咳痰、发热和呼吸困难等症状。通过胸部X光片诊断肺炎的准确性在很大程度上取决于放射科医生的经验和专业知识。在资源匮乏的地区，由于缺乏放射科医生和先进的诊断设施，肺炎的及时准确诊断受到阻碍。

方法：本研究提出使用深度学习模型来高效地从胸部X光图像中提取特征并进行分类，以早期预测肺炎。研究采用了卷积神经网络（CNN）以及四个预训练模型：MobileNetV2、VGG16、VGG19和Xception。对每个模型的性能进行了评估，并将表现最佳的三个模型（Xception、VGG16和VGG19）结合在一起，形成了一个名为PneumoNet的集成模型。该模型的配置包括20个训练周期、32个批量大小以及0.01的学习率。

结果与讨论：PneumoNet集成模型在早期预测肺炎方面表现出了改进的性能。该模型在准确性、精确度、召回率和F1分数方面取得了显著提升。具体来说，该模型的准确率达到100%，精确度为1.00，召回率为1.00，F1分数为1.00，损失值为1.32E-21。

结论：PneumoNet模型的实施在胸部X光图像中实现了对肺炎的早期预测方面的最佳效果。该模型的配置和优化带来了更优越的性能指标，弥补了传统诊断方法的局限性，尤其是在资源匮乏的环境中。