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设想两个深度进修框架(基于保守的Plain框架与特地设想的机型性Trinary框

作者: bet9手机登录网址|来源: http://www.cmcw2013.com|栏目:bet9手机登录网址    

 

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,病毒性肺炎

  3月30日,以瑞金病院呼吸收危重症专家瞿介明传授为通信作者、呼吸收危重症医学科副主任周敏传授为第一作者、放射科张欢传授为配合通信作者的钻研论文:Improved deep learning model for differentiating novel coronavirus pneumonia and influenza pneumonia,正在线颁发正在预印本网站medRxiv上,bet9手机登录网址该钻研用深度进修手艺对新冠病毒肺炎与流感病毒肺炎的CT进行辨别诊断,遭到普遍关心,目前已有623次浏览与125次下载。

  CT是诊断新冠病毒肺炎的首选影像学方式,特别正在病原体检测有余的国度战地域,充真使用影像学精确辨别新冠病毒肺炎,对断绝疑似患者、防控疫情延伸,显得更为主要。目前,全世界范畴内已有100万人确诊新冠肺炎(COVID-19),累计灭亡病例靠近6万例,流感病毒肺炎则是冬春季候最常见的呼吸道传染性疾病,这两者正在CT影像表示上每每“异病同影”,因而,精准的辨别诊断较为坚苦。

  深度进修(deep learning)是以后敏捷成幼的新兴手艺,其曾经普遍使用于医学各个范畴。本钻研设想了一体化深度进修人工智能收集,起首通过深度进修进行病灶的主动朋分,正在此根本上,设想两个深度进修框架(基于保守的Plain框架与特地设想的机型性Trinary框架)。通过对多核心35名新冠病毒肺炎与361感病毒性肺炎的CT材料进行深度进修病灶主动朋分与识别处置,其基于病灶的识别AUC均到达0.93以上。

  正在来自上海八个核心的57名新冠病毒肺炎与50感病毒肺炎的多核心验证组上,两个深度进修框架对病人的诊断AUC别离到达了0.92与0.89。成果显示,比拟保守的Plain框架,出格设想的Trinary深度进修框架,对新冠病毒肺炎进行晚期精确诊断结果,更具普适性及临床推广价值。

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