【摘 要】
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目的:探究基于深度学习的肺炎病灶分割模型用于新型冠状病毒肺炎(COVID-19)CT影像定量分析的可行性。方法:基于深度学习技术,以73例肺炎CT影像和分割标记训练病灶分割模型,13
【机 构】
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上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科,苏州体素信息科技有限公司,电子科技大学信息与通信工程学院,西安电子科技大学机电工程学院
【基金项目】
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上海交通大学“新型冠状病毒防治专项”软课题2020RK66
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目的:探究基于深度学习的肺炎病灶分割模型用于新型冠状病毒肺炎(COVID-19)CT影像定量分析的可行性。方法:基于深度学习技术,以73例肺炎CT影像和分割标记训练病灶分割模型,13例肺炎CT影像测试模型,217例肺炎/非肺炎CT影像训练分类模型,56例CT影像测试分类模型。用肺炎病灶分割模型在28例COVID-19疑似病例(7例阳性,21例阴性)CT影像中分割病灶区域,结合肺叶分割结果汇总定量。结果:肺炎病灶分割模型在同源测试集上精准度为75.4%,对COVID-19病灶的分割精准度为67.7%。C0V
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