TY - Jour A2 - Vinseno，Vincenzo Au - Mishra，Arnab Kumar Au - Das，Sujit Kumar Au - Roy，Pinki Au - Bandyopadhyay，Sivaji Py - 2020 DA - 2020/08/12 Ti - 识别Covid19来自胸部CT图像：a基于深度卷积神经网络的方法SP - 8843664 VL - 2020 AB - 冠状病毒病（Covid19）是一种快速扩散的传染病，目前正在造成世界各地的医疗保健危机。由于逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）基于逆转录聚合酶链的限制，用于检测Covid19的测试，最近通过各种作品提出了基于放射的思想的思路。在这项工作中，探索了各种基于CNN的基于CNN的方法，用于检测来自胸部CT图像的Covid19的存在。还提出了一种基于决策的方法，其将来自多个单独模型的预测相结合，产生了最终预测。实验结果表明，该决策融合的方法能够在考虑的所有性能指标上实现高于86％的结果，平均氧化菌和F1分数分别为0.883和0.867。实验观察表明，基于CNN的这种基于CNN的潜在适用性在真实诊断情景中，在实现Covid19的快速测试方面可能具有非常高的效用。SN - 2040-2295 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8843664 Do - 10.1155 / 2020/8843664 JF - 医疗保健工程杂志 - Hindawi Kw - ER -