本研究旨在设计并实现一种基于深度学习的肺部CT图像分类算法研究，以提升肺功能评估的准确性和效率。通过精细的数据预处理、模型训练和系统优化，成功构建了一个能够自动识别肺部病变、预测肺部CT图像程度的智能系统。用户可以便捷地上传CT影像，系统迅速输出识别类型和置信度，同时提供秒级和分钟级的识别趋势折线图、类型分布饼状图以及详细的YOLO识别记录，为临床诊断和科研分析提供了强有力的支持。

该模型在实验中表现出较高的准确性和鲁棒性，验证了深度学习在肺功能预测领域的应用潜力。未来，计划引入更多样化的数据集，融合其他医学信息，并探索模型在移动端的应用，以进一步优化和拓展模型的功能。相信随着人工智能技术的不断进步，该模型将在肺部疾病早期筛查、治疗监控和公共卫生管理等领域发挥更加重要的作用，为肺部CT图像的早期检测和预防提供有力支持。

图4-4  模型训练

图5-3 肺部CT图像程度预测