基于影像技术检测与诊断 COVID-19 的机器学习方法综述
计算机视觉与模式识别
2021-08-11 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
由于逆转录-聚合酶链反应 (RT-PCR) 检测的可用性有限且成本高昂，许多研究提出了利用机器学习技术从医学影像中检测 COVID-19 的方法。本研究的目的是系统性地回顾、评估和综合那些使用不同机器学习技术从胸部 X 射线和 CT 扫描图像中检测和诊断 COVID-19 的研究文章。我们在相关书目数据库中进行了结构化的文献检索，以确保本综述仅聚焦于可重复且高质量的研究。我们根据纳入标准选择了论文。在本综述中，我们审查了符合我们纳入标准的 篇文章。我们调查了与 COVID-19 相关的胸部影像分析技术的完整流程，包括数据收集、预处理、特征提取、分类和可视化。我们考虑了 CT 扫描和 X 射线，因为两者都被广泛用于描述医学影像检测 COVID-19 的最新进展。本综述为研究人员提供了关于不同机器学习技术及其在从胸部影像检测和诊断 COVID-19 中性能的宝贵见解。最后，讨论了利用机器学习技术检测 COVID-19 的挑战和局限性，以及未来的研究方向。
引用
@article{arxiv.2108.04344,
title = {A Survey of Machine Learning Techniques for Detecting and Diagnosing COVID-19 from Imaging},
author = {Aishwarza Panday and Muhammad Ashad Kabir and Nihad Karim Chowdhury},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.04344},
year = {2021}
}
备注
23 pages, 6 figures, accepted in Quantitative Biology