通过使用AlexNet、GoogLeNet和VGGNet等预训练模型，并结合迁移学习技术，对CT影像进行特征提取和分类。系统在公开数据集上进行了训练和测试，结果表明，该方法能够有效区分COVID-19和非COVID-19的CT影像，具有较高的准确率和鲁棒性。本系统的实现为医疗影像分析提供了新的解决方案，并具有广泛的应用前景。
算法流程
运行效果
运行 MainForm.m
新冠阳性
新冠阴性
这些图展示了基于MATLAB开发的CT影像识别系统的用户界面。该系统通过加载CT影像，并利用多种深度学习模型（如AlexNet、GoogLeNet和VGGNet）对影像进行分析，从而判断CT影像中是否存在COVID-19的阳性特征。
图中的界面分为几个部分：
（1）控制面板：位于界面的左侧，包含三个按钮，分别是“选择影像”、“智能识别”和“退出系统”。“选择影像”按钮用于加载CT影像，“智能识别”按钮用于启动影像的自动识别，“退出系统”按钮用于关闭程序。
（2）显示面板：位于界面的中间部分，显示当前加载的CT影像。
（3）检测结果：位于界面的右下角部分，展示了各个深度学习模型的识别结果。表格中显示了使用的模型名称（如AlexNet、GoogLeNet、VGGNet）及其对应的识别结果。在这两个界面中，所有模型的识别结果为“预测新冠感染阳性”、“预测新冠感染阴性”。
从用户界面的设计和显示的内容来看，这个系统旨在快速识别CT影像中是否存在COVID-19感染的征兆，以辅助医学诊断。用户可以通过简单的操作加载影像并获得多种模型的分析结果。
运行 train_model.m
图1的解读
（1）训练准确率大约在第500次迭代后接近100%，验证集的准确率波动较大，说明模型可能有轻微的过拟合现象。
（2）损失值在前200次迭代内下降迅速，之后趋于平稳，说明模型在逐渐收敛。
图2的解读
（1）训练准确率达到较高水平，验证准确率略有波动，但总体表现较好。
（2）损失值在前100次迭代内迅速下降，之后在较低水平波动。
图3的解读
（1）训练准确率和验证准确率表现稳定，表明模型在这组数据上有较好的泛化能力。
（2）损失值在训练后期保持在较低水平，说明模型已经很好地学习了数据特征。
这些图显示了模型的训练进度和性能变化情况，为评估模型是否出现过拟合或欠拟合提供了直观的依据。通过这些图表，用户可以判断模型的训练是否达到了预期效果，以及是否需要进一步的调整和优化。
这些图展示了在深度学习模型训练过程中，训练和验证集上的准确率和损失变化趋势。每一张图都包括两个主要部分：
上方的图表：
（1）显示了训练集和验证集的准确率（纵轴）随训练迭代次数（横轴）的变化情况。
（2）蓝色曲线表示训练集的准确率，黑色曲线表示验证集的准确率。
（3）随着训练的进行，训练准确率逐渐提高，并趋于稳定，验证准确率则有一定波动，表明模型在验证集上的表现。
下方的图表：
（1）显示了训练集和验证集的损失值（纵轴）随训练迭代次数（横轴）的变化情况。
（2）橙色曲线表示训练集的损失，黑色曲线表示验证集的损失。
（3）通常，随着训练的进行，损失值会逐渐减少并趋于稳定。