【摘 要】
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肺部CT能够较准确地鉴定新冠肺炎病例，但医生工作量较大，本研究提出一种基于改进阈值的VGG网络的新冠肺炎CT图像自动诊断算法，通过该模型可快速准确地完成新冠肺炎病例的自动识别，为进一步控制其传播提供帮助。通过比较卷积神经网络VGG中的VGG-11、VGG-13、VGG-16，获得准确率较高的新冠肺炎CT图像自动诊断模型VGG-13，并在此基础上通过改进阈值的方式使准确率由86%提高到了89%，进一
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金（2020LH01012）； 内蒙古医科大学青年创新基金（YKD2018QNCX014）；
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肺部CT能够较准确地鉴定新冠肺炎病例，但医生工作量较大，本研究提出一种基于改进阈值的VGG网络的新冠肺炎CT图像自动诊断算法，通过该模型可快速准确地完成新冠肺炎病例的自动识别，为进一步控制其传播提供帮助。通过比较卷积神经网络VGG中的VGG-11、VGG-13、VGG-16，获得准确率较高的新冠肺炎CT图像自动诊断模型VGG-13，并在此基础上通过改进阈值的方式使准确率由86%提高到了89%，进一步提高诊断的准确性。
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