基于机器学习的COVID-19患者肺部CT图像识别

文星凯; 钱奕杉; 刘文敏; 杨智基

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基于机器学习的COVID-19患者肺部CT图像识别

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国家卫健委办公厅于2022年3月14日正式发布的《关于印发新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第九版)》中提出,CT影像学检查在临床前期筛查具有不可替代的作用。为提高临床的CT图像前期筛查效率,该文分别从可视化分析、预测表现和计算效率3个统计测度,在不同的分辨率下利用逻辑回归、随机森林、支持向量机和Fisher线性判别及CNN、Inception网络、Residual网络和LassoNet对3616张患有COVID-19的患者和10192张健康人的肺部CT图像进行分类。实验结果表明,LassoNet具有特征选择的功能,可以直观得到影响CT图像分类的重要特征像素点,模型解释性更强;在图像分辨率为100×100时,Residual网络的分类精度最高为95.30%,AUC最高为0.937,分类时间处于平均水平,取得最佳表现。该实验结果可以进一步提高临床医学的诊断效率,为我国疫情防控常态下人体肺部CT图像的临床识别提供指导。

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来源
《科技创新与应用》 |2023年第14期|1-6|共6页
作者
文星凯; 钱奕杉; 刘文敏; 杨智基;
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作者单位

东北师范大学;

暨南大学;

云南财经大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
深度学习; 图像识别; LassoNet; 统计测度; 肺部CT;

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