1 项目背景与研究意义
1.1 项目背景
肺炎作为一种常见的呼吸系统疾病，对人类健康构成了长期威胁，特别是随着COVID-19新冠肺炎疫情的全球爆发，其公共健康影响更为显著。COVID-19肺炎具有传播速度快、感染范围广、诊断难度大的特点，对全球医疗系统和社会经济产生了深远影响。特别是在疫情高峰期，医疗资源的短缺和诊断效率的瓶颈，进一步突显了快速、准确诊断工具的重要性。
传统肺炎诊断方法主要依赖医生对胸部X光片或CT图像的人工分析，既耗时又容易受到经验和疲劳的影响，尤其在COVID-19疫情期间，大量影像数据的涌现使得人工诊断难以满足需求。与此同时，COVID-19的影像表现与其他类型肺炎的重叠性增加了诊断的复杂性，这进一步加剧了对智能化诊断系统的需求。
随着人工智能技术的快速发展，深度学习为医疗影像分析带来了全新的解决方案。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）凭借其强大的图像特征提取能力，在自动化诊断中展现了巨大潜力。同时，由于不同医疗机构的CT扫描设备性能差异显著，特别是在医疗资源较为匮乏的地区，CT影像常常受到设备老化、分辨率低或操作不规范等因素的影响，图像质量参差不齐，这不仅增加了诊断的复杂性，还对自动化系统的鲁棒性提出了更高要求；而自编码器（Autoencoder）作为一种有效的降噪工具，为医疗影像数据预处理提供了重要支持。通过自编码器的引入，可以有效消除图像中的噪声干扰，减少不同设备间的成像差异，为后续的分类和识别模型提供高质量的输入数据。因此，本项目提出结合自编码器和卷积神经网络的深度学习框架，开发一套针对肺炎（包括COVID-19）CT影像识别的智能诊断系统。
1.2 研究意义
本项目以新型冠状病毒肺炎为切入点，面向未来医学智能化需求，开发的诊断系统不仅能够应对当下疫情挑战，还具有推广至其他医学影像诊断场景的潜力，从而为全球公共健康事业的发展提供有力支持。
面向新冠肺炎疫情期间大规模肺部影像数据的快速诊断需求，本系统依托深度学习技术，有效提升了诊断效率，为疫情防控和患者管理提供重要的技术支持。通过先进的模型算法，系统能够精准识别肺部CT影像中的病变特征，减少人为误差，确保诊断结果的准确性和一致性，大幅降低不同医疗机构和医生之间的诊断差异，避免误诊和漏诊风险，从而更好地保障患者安全。
针对基层医院或偏远地区医疗资源匮乏的现状，本系统可作为一种可靠的辅助诊断工具，为医生提供科学的决策支持，帮助缓解诊断能力不足带来的压力。其高效的处理能力不仅提高了基层医疗服务水平，也为疫情防控的全面推进提供了技术保障，为应对紧急医疗需求的地区解决实际困难。
此外，本系统在高效处理和分析海量肺部CT影像数据的基础上，还为研究新冠肺炎的病理特征及流行规律提供了宝贵的数据支持。这些分析结果可进一步应用于疫情传播趋势预测和公共卫生政策制定，为疫情防控策略的科学性和有效性奠定了坚实基础。
同时，本系统也为患者病情的动态管理提供了重要帮助。通过智能分析新冠肺炎影像特征的变化趋势，系统能够为临床医生提供精确的病情评估建议，有助于及时调整治疗方案。这种基于影像数据的技术支持，不仅提高了患者管理的科学性和有效性，还为医疗资源的合理分配提供了重要依据，进一步推动了疫情防控工作的高效开展。
2 数据集获取与预处理
2.1 数据集介绍
本项目使用的肺部X-光片数据集从Kaggle网站（链接：https://www.kaggle.com/datasets/alsaniipe/chest-x-ray-image）获取，共分为三类标签：新冠肺炎COVID19、正常NORMAL和普通肺炎PNEUMONIA，该数据集已经事先划分好了训练集与测试集。此外，为测试模型对于不同质量CT影像的识别精度，还对测试集中的部分图像使用高斯噪声进行扰动，以模拟实际CT扫描的成像质量差异。
数据分布如下表所示：
表2.1：数据集数据分布情况
| COVID19 | NORMAL | PNEUMONIA | |
|---|---|---|---|
| Train | 460 | 1266 | 3418 |
| Test | 116 | 317 | 855 |
| Noisy_Test | 26 | 20 | 20 |
2.2 编程环境搭建
本项目中所有的代码编写与运行均是在配备NVIDIA GeForce RTX 3060显卡、16GB运行内存、12th Gen Inter(R) Core(TM) i7-12700@2.10GHz处理器与Microsoft Windows 11操作系统的工作站上使用Python编程语言完成的。
软件环境方面，采用Conda进行环境管理，在控制台中通过命令”conda create -n covid python=3.12”创建虚拟环境，并在激活环境后使用pip install命令依次安装所需的各种依赖库；全部安装并测试完成后，通过命令”pip freeze >
requirements.txt”将虚拟环境中安装的所有依赖库及对应版本写入文件requirements.txt，后续移植时可在新的运行环境中运行命令”pip install -r requirements.txt”完成环境的一键配置。
值得注意的是，在PyTorch（包括torch、torchvision与torchaudio库）安装时需要根据自己电脑使用的CUDA版本（使用CPU则直接在命令行中使用pip install安装即可）在PyTorch官网中找到对应的安装命令进行安装。我使用的CUDA版本为12.6，安装命令的选取如下图所示：
下面对于项目中使用到的主要依赖库进行简要介绍：
其中，plt用于绘图，nn中包含了用于构建神经网络的隐藏层（全连接层、卷积层等），F中包含了各种激活函数（ReLu、Sigmoid等），DataLoader用于在训练时加载数据，datasets和transforms用于读取和处理数据集，tqdm用于进度条可视化，torchmetrics用于模型精度的测试，torchviz和torchsummary用于以图形与文字的方式描述模型架构概况。
