基于深度学习模型的新冠肺炎胸部 X 光图像自动检测
图像与视频处理
2024-08-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
由新型冠状病毒（2019-nCoV）引起的传染性疾病已全年广泛蔓延，对日常生活、全球经济和公共卫生产生了前所未有的影响。因此，这种疾病检测对患者和医生都具有救命意义。由于检测试剂盒有限，采用常规技术（RT-PCR）对所有严重呼吸问题患者进行检测是一个巨大的挑战。因此，迫切需要实施一种自动诊断系统，以克服医院和医疗系统中新冠检测试剂盒的短缺问题。诊断方法主要分为两类：实验室检测和胸部放射学检测。本文提出了一种从肺部 X 光图像中进行计算机化新冠（2019-nCoV）检测的新方法。我们提出使用深度学习模型，以展示诊断系统的有效性。在实验结果中，我们在公开数据集上对提议模型进行评估，结果表明其性能优于其他既有方法。
引用
@article{arxiv.2408.14927,
title = {Automatic Detection of COVID-19 from Chest X-ray Images Using Deep Learning Model},
author = {Alloy Das and Rohit Agarwal and Rituparna Singh and Arindam Chowdhury and Debashis Nandi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.14927},
year = {2024}
}
备注
Accepted in AIP Conference Proceedings (Vol. 2424, No. 1)