一种基于深度学习和粒子群优化的肺部图像特征提取方法

本发明公开了一种基于深度学习和粒子群优化的肺部图像特征提取方法，涉及医学图像的技术领域，该方法包括：构建特征提取网络，通过深度学习模型提取图像特征，并利用多目标适应度函数对网络的全连接层进行优化，随后，采用粒子群优化算法进一步优化模型参数，提高分类精度；为评估模型性能，使用了AUC、FPR等指标，并通过线性加权结合这些指标的理想值进行优化，本文的方法在肺部疾病预测中具有显著效果，尤其是在新冠感染的诊断与评估中显示出广泛应用前景。