基于AlexNet的新冠肺炎CT图像识别的可行性分析

摘要

为准确诊断新冠肺炎,笔者通过分析深度学习中卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的原理,选择AlexNet模型进行新冠肺炎电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像的识别分类.实验结果证实了此模型在识别新冠肺炎CT图像中的可行性,同时说明了 AlexNet作为新冠肺炎CT图像的辅助诊断手段是可行的.