COVID-VR：一种利用体绘制计算机断层扫描的深度学习COVID-19分类模型
图像与视频处理
2023-08-04 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
COVID-19大流行给全球医疗系统带来了诸多挑战。鉴于肺部感染的COVID-19患者较为普遍，胸部计算机断层扫描（CT）常被用作识别COVID-19状况及其他多种肺部疾病的替代方法。深度学习架构已涌现出来，通过将CT扫描切片作为分类模型输入，自动识别肺部疾病类型。本文提出COVID-VR，一种基于从多个角度捕获的肺部体绘制图像对肺部疾病进行分类的新方法，从而在每幅图像中提供整个肺部的全面视图。为评估我们方法的有效性，我们将其与利用合作医院私有数据和公开可用数据集的竞争性策略进行比较。结果表明，我们的方法能有效识别肺部病变，且与基于切片的方法相比具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2308.01433,
title = {COVID-VR: A Deep Learning COVID-19 Classification Model Using Volume-Rendered Computer Tomography},
author = {Noemi Maritza L. Romero and Ricco Vasconcellos and Mariana R. Mendoza and João L. D. Comba},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.01433},
year = {2023}
}