一种基于神经网络的胸部X光片识别检测系统和方法

摘要

本发明提供了一种基于神经网络的胸部X光片识别检测系统和方法，通过对大数据的深度学习检测患者肺部的X光片识别肺炎病变，实现了快速准确检测肺炎病变的功能。本发明训练的深度学习模型(多层CNN模型)与通过flask构建的web系统相结合，实现了实时图像检测的功能，在线辅助医生提高了检测肺炎的效率，在短时间、大检测量的情况下具有高度的实用性。本发明为辅助医护人员检测肺炎提供了数据支撑，减少了误判、错判和漏判的情况，提高了检测结果的准确性。本发明采用包括密码登录与扫脸登录的登录方式，提高了登录的成功率和隐秘性。