设计了一种COVID-19医学影像检测分类方法及装置，属于医学影像学检测以及深度学习技术领域， 方法包括：获取用于COVID-19检测诊断的医学影像数据集；处理医学影像数据集，对处理过后的医学影像 数据集进行划分；基于粒子群算法优化卷积神经网络，首先选择卷积神经网络中可以优化的超参数，然后 通过实验对比确定需要优化超参数的最优解；基于粒子群算法优化的卷积神经网络训练划分过的医学影 像数据集，批量识别图像并进行正确分类，本研究借助深度学习的手段，可以实现对COVID-19医学影像进 行高效的自动鉴别，结合群体智能优化算法的深度学习可以进一步提高图像分类准确率。

该技术方法属于医学影像学检测以及深度学习技术领域，有望克服现有技术中的不足，如人工诊断分 析耗时长、隐秘病变难以发现且难免存在主观诊断误差。