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摘要
提出了一种深度学习模型，可以帮助放射科医生和临床医生使用胸部X光片来诊断COVID-19病例并显示肺炎的诊断特征.该研究的做法是：1)提出了一种数据增强方法来增加数据集的多样性，从而提高模型的泛化性能.2)在DPN网络中加入self-attention机制，加入自注意力机制在很大程度上提升了网络的分类性能.3)使用lime可解释库标记出胸部x射线图像上利于医生做出诊断的特征区域.提出的DPN-SE网络其识别准确率和召回率分别为93%和98%,比原始的DPN网络提升了2%的识别准确率.在图像可解释性上，我们的可解释性模型可以标记出图像的重点特征区域.总体而言，提出的方法和模型能有效的成为放射科医师非常有用的工具.
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