【摘 要】
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新型冠状病毒肺炎(COVID-19)具有高传染性和高致病性,严重威胁人民群众的生命安全和身体健康,快速准确地检测和诊断COVID-19对于疫情控制至关重要。目前COVID-19检测诊断方法主要包括核酸检测和基于医学影像的人工诊断,但是核酸检测耗时较长并且需要专用的测试盒,而基于医学影像的人工诊断过于依赖专业知识,分析耗时较长且难以发现隐匿病变。随着X射线图像和计算机断层扫描图像数据集的相继提出,科
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,香港浸会大学计算机科学系,中电数据服务有限公司,华北电力大学控制与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61901145)。
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新型冠状病毒肺炎(COVID-19)具有高传染性和高致病性,严重威胁人民群众的生命安全和身体健康,快速准确地检测和诊断COVID-19对于疫情控制至关重要。目前COVID-19检测诊断方法主要包括核酸检测和基于医学影像的人工诊断,但是核酸检测耗时较长并且需要专用的测试盒,而基于医学影像的人工诊断过于依赖专业知识,分析耗时较长且难以发现隐匿病变。随着X射线图像和计算机断层扫描图像数据集的相继提出,科研人员在此基础上构建基于深度学习的COVID-19检测诊断模型,有效辅助了医学专家对COVID-19的高
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