【摘 要】
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新型冠状病毒感染症(SARS-Co V-2)的迅速传播导致了新型冠状病毒感染症(COVID-19)的全球流行。全世界都十分关注这一事件的发展,对于各国政府来说,迅速有效地识别COVID-19阳性患者至关重要。目前有许多可用的分子检测方法,但并不是所有医院都能立即采用这些方法。对于缺乏分子检测的医院来说,另一种通过CT扫描诊断COVID-19的方法更为适用。然而,COVID-19与其他病毒性肺炎在C
【基金项目】
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the National Natural Science Foundation of China (No.U1813222,No.42075129); Hebei Province Natural Science Foundation (No.E2021202179); Key Research and Development P
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新型冠状病毒感染症(SARS-Co V-2)的迅速传播导致了新型冠状病毒感染症(COVID-19)的全球流行。全世界都十分关注这一事件的发展,对于各国政府来说,迅速有效地识别COVID-19阳性患者至关重要。目前有许多可用的分子检测方法,但并不是所有医院都能立即采用这些方法。对于缺乏分子检测的医院来说,另一种通过CT扫描诊断COVID-19的方法更为适用。然而,COVID-19与其他病毒性肺炎在CT扫描上的差异并不明显,这使得对患者进行准确可靠的筛查极其困难。本文旨在设计一套稳健的系统,利用集成学习技术,快速可靠地识别胸部CT图像中的阳性病例并将迁移学习应用于本工作中深度学习技术开发检测系统中。预训练的CNN可以与这种技术一起集合使用,以解决完全不同但相关的任务。Stacking和WAE方法与三种改进的CNN(VGG19、Res Net50和Dense Net201)相结合,以确保所提出的系统在胸部CT图像中识别阳性病例时的鲁棒性。Stacking是按照2-Levels和3-Levels进行的。采用两个胸部CT数据集生成的三个基于集成学习的模型进行实验。在对每种方法的比较研究中,使用了许多评价指标(准确度、召回率、精确度和f1-score)。实验结果表明,WAE提供了最准确和可靠的性能和高召回值,这是医疗应用中最重要的,因为低召回率更有可能导致感染没有被检测到。
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