人工智能在COVID-19影像数据采集、分割与诊断中的技术综述
图像与视频处理
2020-04-21 v2 计算机视觉与模式识别
定量方法
摘要
（本文于2020年4月6日作为受邀论文提交至IEEE Reviews in Biomedical Engineering。）2019年冠状病毒病（COVID-19）大流行正在全球蔓延。X射线和计算机断层扫描（CT）等医学影像在全球抗击COVID-19中发挥着重要作用，而近期新兴的人工智能（AI）技术进一步增强了这些影像工具的能力并辅助了医学专家。我们在此回顾了医学影像界（在AI的赋能下）对COVID-19的快速响应。例如，AI赋能的图像采集可以显著帮助自动化扫描过程，并以与患者最小接触的方式重塑工作流程，为影像技师提供最佳保护。此外，AI可以通过在X射线和CT图像中准确勾画感染区域来提高工作效率，促进后续量化。而且，计算机辅助平台帮助放射科医生做出临床决策，即用于疾病诊断、追踪和预后。在这篇综述论文中，我们涵盖了与COVID-19相关的医学影像与分析技术的整个流程，包括图像采集、分割、诊断和随访。我们特别关注AI与X射线和CT的整合，这两者均广泛应用于前线医院，以描绘医学影像与放射学抗击COVID-19的最新进展。
引用
@article{arxiv.2004.02731,
title = {Review of Artificial Intelligence Techniques in Imaging Data Acquisition, Segmentation and Diagnosis for COVID-19},
author = {Feng Shi and Jun Wang and Jun Shi and Ziyan Wu and Qian Wang and Zhenyu Tang and Kelei He and Yinghuan Shi and Dinggang Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.02731},
year = {2020}
}
备注
Added journal submission info