兒童肺部疾病，尤其是肺炎，是全球兒童健康的主要威脅之一。早期準(zhǔn)確的診斷對(duì)于預(yù)防病情惡化、減少并發(fā)癥和提高治愈率至關(guān)重要。然而，由于兒童胸片的獲取和標(biāo)準(zhǔn)化困難，以及兒童生理結(jié)構(gòu)的特殊性，傳統(tǒng)的圖像識(shí)別技術(shù)在兒童疾病診斷中的應(yīng)用受到了限制。本項(xiàng)目的開發(fā)將極大地提高兒童肺部疾病的早期診斷率，減少誤診和漏診，從而提高治療效果，降低醫(yī)療成本。通過自動(dòng)化的圖像識(shí)別技術(shù)，我們還可以減輕醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)，提高診斷的效率和準(zhǔn)確性。 本項(xiàng)目旨在通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和Transformer等先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型，開發(fā)出一套專門針對(duì)兒童肺部疾病的識(shí)別系統(tǒng)。我們構(gòu)建了一個(gè)包含5,856張兒童X-ray胸片的數(shù)據(jù)集，這些胸片被精確地標(biāo)記為肺炎或正常兩組，為研究人員提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的測(cè)試平臺(tái)。 項(xiàng)目為研究人員提供了一個(gè)豐富的資源庫，還為開發(fā)新的算法和模型提供了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。此外，通過比較兒童和成人胸片的差異，我們可以更深入地理解兒童生理結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，也將為兒童肺部疾病的診斷提供新的工具和方法，推動(dòng)醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)的發(fā)展。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，我們可以更好地理解兒童肺部疾病的病理特征，為疾病的預(yù)防和治療提供新的視角。