【摘 要】
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放射诊断是新型冠状病毒肺炎(Coronavirus Disease 2019,COVID-19)诊疗过程中的重要环节,然而CT影像数据量较大,单个患者阅片耗时较长,为医生诊断带来巨大压力。本研究基于不
【机 构】
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吉林大学中日联谊医院,辽宁万象联合医疗科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC1315604,2018YFC0116900),吉林省科技发展计划项目“突发疫情远程智能防控诊断平台体系研究与应用”
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放射诊断是新型冠状病毒肺炎(Coronavirus Disease 2019,COVID-19)诊疗过程中的重要环节,然而CT影像数据量较大,单个患者阅片耗时较长,为医生诊断带来巨大压力。本研究基于不同医院COVID-19患者的数据脱敏CT影像,通过深度学习的方法学习样本病灶纹理,提出了一种基于时间空间序列卷积的图像检测模型。该模型能快速定位CT影像中病灶区域,并关联同一患者不同阶段CT影像,综合得到更准确的检测结果。本文的研究可以提高COVID-19的初步诊断及鉴别诊断效率,可用于辅助临床诊断,为疾病控
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