【摘 要】
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由于影像学技术在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的诊断和评估中发挥了重要作用,COVID-19相关数据集陆续被公布,但目前针对相关文献中数据集以及研究进展的整理相对较少。为此,通过COVID-19相关的期刊论文、报告和相关开源数据集网站,对涉及到的新冠肺炎数据集及深度学习模型进行整理和分析,包括计算机断层扫描(CT)图像数据集和X射线(CXR)图像数据集。对这些数据集呈现的医学影像的特征进行分
【机 构】
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首都师范大学 信息工程学院,北京 100048;首都师范大学 信息工程学院,北京 100048;成像技术北京市高精尖创新中心,北京 100048;首都师范大学 信息工程学院,北京 100048;高可靠
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由于影像学技术在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的诊断和评估中发挥了重要作用,COVID-19相关数据集陆续被公布,但目前针对相关文献中数据集以及研究进展的整理相对较少。为此,通过COVID-19相关的期刊论文、报告和相关开源数据集网站,对涉及到的新冠肺炎数据集及深度学习模型进行整理和分析,包括计算机断层扫描(CT)图像数据集和X射线(CXR)图像数据集。对这些数据集呈现的医学影像的特征进行分析;重点论述开源数据集,以及在相关数据集上表现较好的分类和分割模型。最后讨论了肺部影像学技术未来的发展趋势。
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