19、基于深度学习技术的CT扫描图像COVID - 19疾病检测

基于深度学习技术的CT扫描图像COVID - 19疾病检测

1. 引言

自2019年以来，新冠病毒（COVID - 19）在中国武汉出现，随后严重影响了全球人们的健康。导致严重急性呼吸综合征的冠状病毒2（SARS - CoV - 2）是COVID - 19病毒的源头，如今它已成为全球重要的致死原因。全球COVID - 19感染和确诊病例的数量与日俱增，给研究人员带来了严峻挑战。

常用的COVID - 19诊断技术是逆转录聚合酶链反应（RT - PCR）检测试剂盒。这种广泛使用的疾病最初并不为人所知，经过聚合酶链反应（PCR）检测试剂盒的实验室检测后，根据世界卫生组织（WHO）的指导方针，这种病毒疫情被确定并命名为COVID - 19。这场全球疫情在短时间内跨越地理边界，影响了全球大量人口。确保COVID - 19的早期检测不仅对患者护理至关重要，而且对于通过隔离疑似和确诊病例来控制疫情、保障公众健康也必不可少。

研究人员采用了多种方法来对抗这场疫情并控制其发展。起初，COVID - 19的诊断采用RT - PCR方法，但该方法耗时、复杂、需人工操作且成本高昂。此外，该方法需要实验室试剂盒，这在欠发达国家很难实现。而且，它需要专业的实验室技术人员处理鼻和咽喉黏膜样本，对患者来说是一种痛苦的检测方式。

与RT - PCR相比，基于CT扫描的诊断系统在早期诊断和COVID - 19病例检测方面具有更高的灵敏度。截至目前，全球死亡人数达629万，总病例数达5.29亿。随着COVID - 19感染病例的持续传播，用于应对这场疫情的医疗产品（如血液检测）由于需求高和物流手段不足而变得稀缺。因此，需要开发一套新的COVID - 19诊断技术。

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