基于Matlab深度学习的CT影像识别系统研究与实现

基于AlexNet、GoogLeNet以及VGGNet等现成模型，并融合迁移学习方法对CT影像数据进行特征识别与分类。该系统经过公开数据集的训练与验证过程。实验结果表明该方法在区分COVID-19与非COVID-19 CT影像方面表现优异。这一创新方案不仅提升了医疗影像分析的效率，还展现了广阔的应用前景。

算法流程

运行效果

运行 MainForm.m
新冠阳性

新冠阴性

这些图表呈现了基于MATLAB开发的CT影像识别系统用户界面的具体设计。该系统首先加载CT影像数据，并结合AlexNet、GoogLeNet和VGGNet等深度学习模型进行分析评估，在结果中可检测出COVID-19感染区域的存在情况。

在本界面中存在几个不同的区域：第一区为控制面板，在左侧布局有三个功能键：分别是标记图像功能键（label image）、自动分析功能键（automated analysis）、以及程序关闭键（program exit）。标记图像功能键用于加载CT扫描数据；自动分析功能键能够执行对CT图像的数据解析；而关闭程序键则负责终止当前运行中的程序流程。第二区为中心区域展示当前所选CT扫描切片图像；第三区位于右下方并列出了各深度学习算法分析结果表，在此表中列出了所采用的各种深度学习算法名称及其对应的诊断结果信息。经过上述两块区域的处理后发现，在所有测试案例中各算法均给出预测结果为'诊断出COVID-19'或'未诊断出COVID-19'两种情况

从用户界面的设计角度来看，该系统主要功能在于快速识别CT影像中是否存在COVID-19感染的征兆，并为医学诊断提供辅助依据。通过简单的操作流程即可加载影像资料，并可获得多种分析模型所呈现的结果

运行 train_model.m
图1的解读

（1）训练准确率在第500次迭代后达到了99.99%，而验证集的准确率呈现较大的波动性变化，并且呈现出一定的不稳定现象。
（2）损失值在最初的200个迭代周期内持续稳定下降，在后续的过程中并保持相对稳定的状态，并未表现出明显的恢复迹象。

图2的解读

（1）训练准确率接近较高阈值，在验证集上出现轻微震荡但仍保持总体良好状态。
（2）损失值在初始阶段的迭代过程中迅速下降，在后续阶段呈现稳定状态。

图3的解读

（1）模型在该数据集上的泛化能力表现出色。
（2）模型在后期阶段的损失值维持在一个较低水平

这些图表呈现了模型的训练进度与性能变化情况，并有助于直观地评估模型是否发生过拟合或欠拟合。借助这些图表信息，则能推断出模型训练是否达到了预期目标，并可能需要进一步调整与优化。

这些图表呈现了深度学习模型训练过程中的训练与验证集准确率及损失的变化趋势。每一幅图表都包含两个主要部分：

上方的图表：
（1）反映了训练过程中训练集与验证集准确率的变化趋势（纵轴为准确率指标）。
（2）其中蓝色曲线代表训练集上的分类精度数据分布情况，黑色曲线则对应于不同迭代次数下的验证集分类正确率表现。
（3）随着训练过程推进，在逐步提升并趋于平稳的过程中可以看出，在初始阶段模型的学习效率较高；然而随着迭代次数增加到一定程度后，在测试数据集上的性能却呈现出一定程度的起伏波动状态。

下方的图表：
（1）呈现了训练集与验证集损失值（纵轴）随训练迭代次数（横轴）的变化趋势。
（2）其中橙色曲线代表训练集对应的损失值变化情况，黑色曲线则代表验证集对应的损失值变化情况。
（3）这一现象通常表现为：随着模型不断接受更多样本信息进行学习训练，在一定数量迭代后其损失值会呈现出逐渐下降直至趋于稳定的典型特征。