基于深度学习的胸部 CT 冠状病毒检测与分析
图像与视频处理
2020-04-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
新型冠状病毒的爆发被正式宣布为全球大流行，对我们的日常生活造成了严重影响。截至撰稿时，约有 197,188 例确诊病例，其中中国大陆 80,881 例，死亡 7,949 例，死亡率为 3.4%。为了在这一严峻挑战中为放射科医生提供支持，我们开发了一种基于深度学习的算法，能够从胸部 CT 扫描中检测、定位并量化 COVID-19 表现的严重程度。该算法由一系列图像处理算法流水线组成，包括肺分割、2D 切片分类和细粒度定位。为了进一步了解该疾病的 manifestations，我们对异常切片进行了无监督聚类。我们展示了基于来自中国浙江省 110 名确诊 COVID-19 患者数据集的实验结果。
引用
@article{arxiv.2004.02640,
title = {Coronavirus Detection and Analysis on Chest CT with Deep Learning},
author = {Ophir Gozes and Maayan Frid-Adar and Nimrod Sagie and Huangqi Zhang and Wenbin Ji and Hayit Greenspan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.02640},
year = {2020}
}