一种基于AI多模态诊断的肺炎检测方法及预测系统

本发明属于肺炎检测领域，具体涉及一种基于AI多模态诊断的肺炎检测方法及预测系统。将原始肺炎X光数据集转换为训练可用格式，该格式为TXT：对于该格式文件的每一行，依次包括图像路径，病灶左上角坐标以及右下角坐标，包含病灶的概率，值为1，用目标检测模型RetinaNet对训练数据进行训练，最终得到预测值；所述预测值表征了感兴趣区的位置信息和分类信息；＝将得到的预测值中的位置信息与训练集中真实值相应的位置信息作差并通过损失函数处理，将预测的概率值直接输入损失函数中，并根据处理结果调整卷积操作的卷积核参数；4)输入待检测肺炎X光图像至训练好的目标检测模型，所述目标检测模型输出检测结果。本发明提高了模型训练精度，使得预测结果更准确。