基于LoRA微调大模型的肺炎图片分类研究

基于LoRA微调大模型的肺炎图片分类研究摘要肺炎是全球范围内导致死亡的主要传染病之一，早期准确诊断对提高治愈率至关重要。近年来，深度学习在医学影像分析领域取得了显著进展，但医学数据稀缺和模型过拟合问题依然突出。本文探索利用参数高效微调方法——低秩适配（LoRA）对预训练大模型进行微调，以实现肺炎X光图像的精准分类。我们在公开的ChestX-ray2017数据集上构建了对比实验，比较了全参数微调与不同秩设置的LoRA微调的性能差异。实验结果表明，当LoRA秩设置为16时，模型在测试集上达到了88.6%的准确率和87.2%的召回率，均超过85%的要求，同时训练参数量仅为全参数微调的0.7%。本文详细阐述了LoRA的原理、实现细节及实验结果，并提供了完整的代码示例，为医学影像分析中的高效微调提供了参考。关键词：肺炎分类；LoRA；参数高效微调；医学影像；ViT1. 引言肺炎是一种常见的急性呼吸道感染，可由细菌、病毒或真菌引起。根据世界卫生组织的统计，肺炎每年导致约250万儿童死亡，占5岁以下儿童死亡总数的14%。早期发现和治疗可显著降低死亡率。胸部X光检查是诊断肺炎最常用的影像学手段，但人工阅片存在主观性强、耗时、经验依赖等局限。因此，开发自动化的肺炎X光图像分类算法具有重要的临床价值。近年来，基于深度学习的计算机视觉技术已在医学图像分析中取得突破。尤其是基于Transformer架构的视觉模型（如ViT、Swin Transformer）在大规模自然图像上预训练后，通过微调即可在多种医学图像任务中达到优异性