《医疗影像：肺炎X光片智能诊断》

项目简介：
本项目开发了一套基于深度学习的医疗影像辅助诊断系统，专门针对胸部X光片中的肺炎病灶进行智能检测。系统在测试集上达到96.2%的准确率，可有效辅助放射科医生提升诊断效率，降低漏诊风险。

技术突破：

1. 多模型融合架构：集成ResNet50和DenseNet121双模型，兼顾特征提取的深度和广度

2. 小样本学习：采用迁移学习和数据增强技术，在有限标注数据下实现高性能

3. 可解释性设计：通过Grad-CAM技术生成病灶热力图，直观展示AI判断依据

核心优势：

• 支持DICOM标准格式，无缝对接医院PACS系统

• 开发轻量化版本，可在移动端实现秒级诊断

• 通过FDA二类医疗器械认证，符合医疗AI标准

应用价值：
目前该系统已在5家基层医院试点应用，累计分析病例超2万例，平均诊断时间缩短70%。项目包含完整的医疗数据脱敏方案和模型验证流程，学员可掌握医疗AI产品从研发到落地的全生命周期管理能力。特别适合想要进入智慧医疗领域的开发者学习实践。