一种名为Covid-19的新发现的冠状病毒疾病主要影响人类呼吸系统。 Covid-19是一种由起源于中国武汉的病毒引起的传染病。早期诊断是医疗保健提供者的主要挑战。在较早的阶段，医疗机构令人眼花azz乱，因为没有适当的健康辅助工具或医学可以检测到COVID-19。引入了一种新的诊断工具RT-PCR（逆转录聚合酶链反应）。它从患者的鼻子或喉咙中收集拭子标本，在那里共有19个病毒。该方法有一些与准确性和测试时间有关的局限性。医学专家建议一种称为CT（计算机断层扫描）的替代方法，该方法可以快速诊断受感染的肺部区域并在早期阶段识别Covid-19。使用胸部CT图像，计算机研究人员开发了几种识别Covid-19疾病的深度学习模型。这项研究介绍了卷积神经网络（CNN）和基于VGG16的模型，用于自动化的COVID-19在胸部CT图像上识别。使用14320 CT图像的公共数据集的实验结果显示，CNN和VGG16的分类精度分别为96.34％和96.99％。

当前的COVID-19大流行是对人类直接影响肺部的严重威胁。 Covid-19的自动识别是卫生保健官员的挑战。用于诊断Covid-19的标准黄金方法是逆转录聚合酶链反应（RT-PCR），以从受影响的人那里收集拭子。收集拭子时遇到的一些限制与准确性和长期持续时间有关。胸部CT（计算机断层扫描）是另一种测试方法，可帮助医疗保健提供者迅速识别受感染的肺部区域。它被用作在早期阶段识别Covid-19的支持工具。借助深度学习，COVID-19的CT成像特征。研究人员已证明它对COVID-19 CT图像分类非常有效。在这项研究中，我们回顾了最近可以用来检测COVID-19疾病的深度学习技术。相关研究是由Web of Science，Google Scholar和PubMed等各种数据库收集的。最后，我们比较了不同深度学习模型的结果，并讨论了CT图像分析。

Computer tomography (CT) have been routinely used for the diagnosis of lung diseases and recently, during the pandemic, for detecting the infectivity and severity of COVID-19 disease. One of the major concerns in using ma-chine learning (ML) approaches for automatic processing of CT scan images in clinical setting is that these methods are trained on limited and biased sub-sets of publicly available COVID-19 data. This has raised concerns regarding the generalizability of these models on external datasets, not seen by the model during training. To address some of these issues, in this work CT scan images from confirmed COVID-19 data obtained from one of the largest public repositories, COVIDx CT 2A were used for training and internal vali-dation of machine learning models. For the external validation we generated Indian-COVID-19 CT dataset, an open-source repository containing 3D CT volumes and 12096 chest CT images from 288 COVID-19 patients from In-dia. Comparative performance evaluation of four state-of-the-art machine learning models, viz., a lightweight convolutional neural network (CNN), and three other CNN based deep learning (DL) models such as VGG-16, ResNet-50 and Inception-v3 in classifying CT images into three classes, viz., normal, non-covid pneumonia, and COVID-19 is carried out on these two datasets. Our analysis showed that the performance of all the models is comparable on the hold-out COVIDx CT 2A test set with 90% - 99% accuracies (96% for CNN), while on the external Indian-COVID-19 CT dataset a drop in the performance is observed for all the models (8% - 19%). The traditional ma-chine learning model, CNN performed the best on the external dataset (accu-racy 88%) in comparison to the deep learning models, indicating that a light-weight CNN is better generalizable on unseen data. The data and code are made available at https://github.com/aleesuss/c19.

Deep learning (DL) analysis of Chest X-ray (CXR) and Computed tomography (CT) images has garnered a lot of attention in recent times due to the COVID-19 pandemic. Convolutional Neural Networks (CNNs) are well suited for the image analysis tasks when trained on humongous amounts of data. Applications developed for medical image analysis require high sensitivity and precision compared to any other fields. Most of the tools proposed for detection of COVID-19 claims to have high sensitivity and recalls but have failed to generalize and perform when tested on unseen datasets. This encouraged us to develop a CNN model, analyze and understand the performance of it by visualizing the predictions of the model using class activation maps generated using (Gradient-weighted Class Activation Mapping) Grad-CAM technique. This study provides a detailed discussion of the success and failure of the proposed model at an image level. Performance of the model is compared with state-of-the-art DL models and shown to be comparable. The data and code used are available at https://github.com/aleesuss/c19.

医学图像预处理中最有争议的研究领域之一是3D CT扫描。随着Covid-19的快速扩散，CT扫描在正确，迅速诊断疾病的功能变得至关重要。它对预防感染有积极影响。通过CT-Scan图像诊断疾病有许多任务，包括Covid-19。在本文中，我们提出了一种使用堆叠深神经网络的方法，通过一系列3D CT扫描图像来检测COVID 19。在我们的方法中，我们使用两个骨架进行实验是Densenet 121和Resnet101。此方法在某些评估指标上实现了竞争性能

2019年新型冠状病毒疾病（Covid-19）是一种致命的传染病，于2019年12月在中国武汉武汉（Wuhan）首次识别，并且一直处于流行状态。在这种情况下，在感染人群中检测到Covid-19变得越来越重要。如今，与感染人群数量相比，测试套件的数量逐渐减少。在最近的流行条件下，通过分析胸部CT（计算机断层扫描）图像诊断肺部疾病已成为COVID-19患者诊断和预言的重要工具。在这项研究中，已经提出了一种从CT图像检测COVID-19感染的转移学习策略（CNN）。在拟议的模型中，已经设计了具有转移学习模型V3的多层卷积神经网络（CNN）。与CNN类似，它使用卷积和汇总来提取功能，但是该传输学习模型包含数据集成像网的权重。因此，它可以非常有效地检测功能，从而使其在获得更好的准确性方面具有优势。

该技术报告建议将深卷卷神经网络用作初步的诊断方法，用于分析来自严重急性呼吸系统症状（SARS）症状的胸部计算机断层扫描图像（SARS）和怀疑的Covid-19疾病，尤其是在延迟时在RT-PCR结果和缺乏紧急护理的情况下，可能会导致严重的暂时，长期或永久性健康损害。该模型接受了83,391张图像的培训，并在15,297张验证，并在22,185个数字上进行了测试，在Cohen's Kappa中获得了98％的F1分数，准确性98.4％，损失为5.09％。与当前的金色标准检查，实时反向转录酶聚合酶链反应（RT-PCR）相比，证明高度准确的自动分类并提供的时间更少。 - o存在相关性\'orio t \'ecnico prop \ 〜oe a fituiliza \ c {c} \ 〜ao de uma de uma de uma de uma de uma de uma de uma rede refolucional refolucional profunda como m \'etodo' tomografia computadorizada tor \'accica em pacientes com sintomas de s \'indrome respirat \'oria aguda grave（srag） ^encia de cuidados ungratees poderia acartar graves danos temer \'arios，\`longo prazo，ou permanentes \ a a sa \'ude。 o Modelo Foi Treinado EM 83.391成像，VILEDADO EM 15.297，E TESTADO EM 22.185 FIGURAS，ATINGINDO PONTUA \ C {C} \ 〜AO no F1-SCORE DE 98％，97,59％EM COHEN KAPPA，98,4％DEACUR，98,4％DEACUR \'acia e 5,09％损失。 atestando uma classifica \ c {c} \ 〜ao aumatizada r \'apida e de alta precis \ 〜ao，e fornecendo resuldo exultado em tempo menor ao ao do exame padr \ 〜Ao-ao-outo atual，o实时反向转移酶聚合酶链链反应（RT-PCR）。

本文介绍了有组织的第二次共同19号比赛的基线方法，该方法发生在欧洲计算机视觉会议（ECCV 2022）的Aimia研讨会框架内。它提出了COV19-CT-DB数据库，该数据库为COVID-19 DENCTICT注释，由约7,700 3-D CT扫描组成。通过四个COVID-19严重性条件，进一步注释了由COVID-19案例组成的数据库的一部分。我们已经在培训，验证和测试数据集中划分了数据库和后期。前两个数据集用于培训和验证机器学习模型，而后者将用于评估开发模型。基线方法由基于CNN-RNN网络的深度学习方法组成，并报告其在COVID19-CT-DB数据库上的性能。

在研究中，我们开发了一种计算机视觉解决方案，以支持诊断放射区分在Covid-19肺炎，流感病毒肺炎和正常生物标志物之间。 Covid-19肺炎的胸部射线照相出现被认为是非特异性的，提出了挑战，以确定卷积神经网络（CNN）的最佳架构，该挑战是Covid-19和非-covid-19种肺炎。 Rahman（2021）指出Covid-19射线照相图像观察影响诊断过程的不可用和质量问题，并影响深度学习检测模型的准确性。 Covid-19造影图像的显着稀缺性引入了对我们使用过采样技术的数据的不平衡。在该研究中，我们包括具有Covid-19肺炎，流感病毒肺炎和正常生物标志物的人肺（CXR）的广泛的X射线成像，以实现可伸展和准确的CNN模型。在研究的实验阶段，我们评估了各种卷积网络架构，选择了具有两个传统卷积层和两个具有最大功能的汇集层的连续卷积网络。在其分类性能中，最佳性能模型展示了93％的验证精度，F1分数为0.95。我们选择了Azure机器学习服务来执行网络实验和解决方案部署。自动缩放计算集群在网络培训中提供了大量的减少。我们希望在人工智能和人类生物学领域看到科学家合作，并扩展建议的解决方案，以提供快速和全面的诊断，有效地减轻病毒的传播

基于深度学习（DL）的医学图像分类和细分是诊断当前COVID 19的变异病毒的紧急研究主题。在肺的Covid-19计算机断层扫描（CT）图像中，地面玻璃浊度是需要专业诊断的最常见发现。基于这种情况，一些研究人员提出了相关的DL模型，这些模型可以在缺乏专业知识时取代诊所的专业诊断专家。但是，尽管DL方法在医学图像处理中具有惊人的性能，但有限的数据集可能是发展人类级别诊断准确性的挑战。此外，深度学习算法面临着将三个甚至多个维度分类的医学图像分类和分割的挑战，并保持高精度率。因此，有了确保高水平的准确性，我们的模型可以将患者的CT图像分为三种类型：正常，肺炎和covid。随后，两个数据集用于分割，其中一个数据集甚至只有有限的数据（20例）。我们的系统将分类模型和分割模型结合在一起，建立在RESNET50和3D U-NET算法的基础上。通过使用不同的数据集进行喂食，将根据分类结果进行感染区域的共vid图像分割。我们的模型通过3种类型的肺部病变分类达到94.52％的准确性：卷，肺炎和正常。对于将来的医疗用途，将模型嵌入医疗设施可能是一种有效的方法，可以协助或替代医生诊断，因此，在COVID-19情况下，更广泛的变异病毒问题也可以成功解决。

随着Covid-19的爆发，近年来已经出现了大量相关研究。我们提出了一个基于肺CT扫描图像的自动COVID-19诊断框架，即PVT-COV19D。为了适应图像输入的不同维度，我们首先使用变压器模型对图像进行了分类，然后根据正常分布对数据集中进行采样，并将采样结果馈送到修改的PVTV2模型中以进行训练。COV19-CT-DB数据集上的大量实验证明了该方法的有效性。

在本文中，我们研究了使用深度学习模型时的可转移性限制，用于对CT图像中肺炎感染区域的语义分割。拟议的方法采用4通道输入；基于Hounsfield量表的3个通道，以及一个表示肺部区域的通道（二进制）。我们使用了3个不同的公开可用的CT数据集。如果没有肺部面罩，深度学习模型会生成代理图像。实验结果表明，在创建共同分割模型时，应仔细使用可转移性；在大量数据中重新训练该模型多次以上会导致分割精度的降低。

2019年12月，一个名为Covid-19的新型病毒导致了迄今为止的巨大因果关系。与新的冠状病毒的战斗在西班牙语流感后令人振奋和恐怖。虽然前线医生和医学研究人员在控制高度典型病毒的传播方面取得了重大进展，但技术也证明了在战斗中的重要性。此外，许多医疗应用中已采用人工智能，以诊断许多疾病，甚至陷入困境的经验丰富的医生。因此，本调查纸探讨了提议的方法，可以提前援助医生和研究人员，廉价的疾病诊断方法。大多数发展中国家难以使用传统方式进行测试，但机器和深度学习可以采用显着的方式。另一方面，对不同类型的医学图像的访问已经激励了研究人员。结果，提出了一种庞大的技术数量。本文首先详细调了人工智能域中传统方法的背景知识。在此之后，我们会收集常用的数据集及其用例日期。此外，我们还显示了采用深入学习的机器学习的研究人员的百分比。因此，我们对这种情况进行了彻底的分析。最后，在研究挑战中，我们详细阐述了Covid-19研究中面临的问题，我们解决了我们的理解，以建立一个明亮健康的环境。

COVID-19的诊断对于预防和控制该疾病是必要的。深度学习方法已被认为是一种快速准确的方法。在本文中，通过三个众所周知的预训练网络的平行组合，我们试图将感染的冠状病毒样品与健康样本区分开。负模样损耗函数已用于模型训练。SARS-COV-2数据集中的CT扫描图像用于诊断。SARS-COV-2数据集包含2482张肺CT扫描图像，其中1252张图像属于COVID-19感染的样品。提出的模型接近97％的准确性。

我们为Covid-19的快速准确CT（DL-FACT）测试提供了一系列深度学习的计算框架。我们开发了基于CT的DL框架，通过基于DL的CT图像增强和分类来提高Covid-19（加上其变体）的测试速度和准确性。图像增强网络适用于DDNet，短暂的Dennet和基于Deconvolulate的网络。为了展示其速度和准确性，我们在Covid-19 CT图像的几个来源中评估了DL-FARE。我们的结果表明，DL-FACT可以显着缩短几天到几天的周转时间，并提高Covid-19测试精度高达91％。DL-FACT可以用作诊断和监测Covid-19的医学专业人员的软件工具。

逆转录 - 聚合酶链反应（RT-PCR）目前是Covid-19诊断中的金标准。然而，它可以花几天来提供诊断，假负率相对较高。成像，特别是胸部计算断层扫描（CT），可以有助于诊断和评估这种疾病。然而，表明标准剂量CT扫描对患者提供了显着的辐射负担，尤其是需要多次扫描的患者。在这项研究中，我们考虑低剂量和超低剂量（LDCT和ULDCT）扫描方案，其减少靠近单个X射线的辐射曝光，同时保持可接受的分辨率以进行诊断目的。由于胸部放射学专业知识可能不会在大流行期间广泛使用，我们使用LDCT / ULDCT扫描的收集的数据集进行人工智能（AI）基础的框架，以研究AI模型可以提供人为级性能的假设。 AI模型使用了两个阶段胶囊网络架构，可以快速对Covid-19，社区获得的肺炎（帽）和正常情况进行分类，使用LDCT / ULDCT扫描。 AI模型实现Covid-19敏感性为89.5％+ - 0.11，帽敏感性为95％+ \ - 0.11，正常情况敏感性（特异性）85.7％+ - 0.16，精度为90％+ \ - 0.06。通过纳入临床数据（人口统计和症状），性能进一步改善了Covid-19敏感性为94.3％+ \ - PM 0.05，帽敏感性为96.7％+ \ - 0.07，正常情况敏感性（特异性）91％+ - 0.09，精度为94.1％+ \ - 0.03。所提出的AI模型基于降低辐射暴露的LDCT / ULDCT扫描来实现人级诊断。我们认为，所提出的AI模型有可能协助放射科医师准确，并迅速诊断Covid-19感染，并帮助控制大流行期间的传输链。

The Coronavirus disease 2019 (COVID-19) was first identified in Wuhan, China, in early December 2019 and now becoming a pandemic. When COVID-19 patients undergo radiography examination, radiologists can observe the present of radiographic abnormalities from their chest X-ray (CXR) images. In this study, a deep convolutional neural network (CNN) model was proposed to aid radiologists in diagnosing COVID-19 patients. First, this work conducted a comparative study on the performance of modified VGG-16, ResNet-50 and DenseNet-121 to classify CXR images into normal, COVID-19 and viral pneumonia. Then, the impact of image augmentation on the classification results was evaluated. The publicly available COVID-19 Radiography Database was used throughout this study. After comparison, ResNet-50 achieved the highest accuracy with 95.88%. Next, after training ResNet-50 with rotation, translation, horizontal flip, intensity shift and zoom augmented dataset, the accuracy dropped to 80.95%. Furthermore, an ablation study on the effect of image augmentation on the classification results found that the combinations of rotation and intensity shift augmentation methods obtained an accuracy higher than baseline, which is 96.14%. Finally, ResNet-50 with rotation and intensity shift augmentations performed the best and was proposed as the final classification model in this work. These findings demonstrated that the proposed classification model can provide a promising result for COVID-19 diagnosis.

自首次报道以来，2019年冠状病毒病（Covid-19）已在全球范围内传播，并成为人类面临的健康危机。放射学成像技术，例如计算机断层扫描（CT）和胸部X射线成像（CXR）是诊断CoVID-19的有效工具。但是，在CT和CXR图像中，感染区域仅占据图像的一小部分。一些整合大规模接受场的常见深度学习方法可能会导致图像细节的丢失，从而导致省略了COVID-19图像中感兴趣区域（ROI），因此不适合进一步处理。为此，我们提出了一个深空金字塔池（D-SPP）模块，以在不同的分辨率上整合上下文信息，旨在有效地在COVID-19的不同尺度下提取信息。此外，我们提出了COVID-19感染检测（CID）模块，以引起人们对病变区域的注意，并从无关信息中消除干扰。在四个CT和CXR数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法在检测CT和CXR图像中检测COVID-19病变的准确性更高。它可以用作计算机辅助诊断工具，以帮助医生有效地诊断和筛选COVID-19。

2019年12月，中国武汉的全球大流行Covid-19影响了人类生活和全球经济。因此，需要有效的诊断系统来控制其传播。然而，自动诊断系统带来的挑战有限，标记的数据，较小的对比度变化以及感染和背景之间的高结构相似性。在这方面，提出了一种新的两阶段深卷卷卷神经网络（CNN）诊断系统来检测微小的不规则性并分析COVID-19的感染。在第一阶段，提出了一种新型的SB-STM-BRNET CNN，并结合了一个新的通道并增强并增强（SB），并基于卷积的分裂转换合并（STM）块，以检测COVID-19受感染的CT肺部图像。新的STM块执行了多路径区域平滑和边界操作，这有助于学习较小的对比度变化和全局COVID-19的特定模式。此外，使用SB和在STM块中传输学习概念来实现不同的增强渠道，以学习Covid-19特异性图像和健康图像之间的纹理变化。在第二阶段，向新型的Covid-CB-Reseg-Reseg-Rese分割CNN提供了COVID-19的感染图像，以识别和分析COVID-19的感染区域。拟议的COVID-CB-RESEG有条不紊地采用了区域同质性，异质性操作以及使用每个编码器和解码器块中的辅助通道的渠道增强，以同时学习COVID-19受感染区域的低照明和边界。提出的诊断系统在准确性方面产生良好的性能：98.21％，F-评分：98.24％，骰子相似性：96.40％，IOU：COVID-19受感染区域的98.85％。拟议的诊断系统将减轻负担，并加强放射科医生对快速准确的COVID-19诊断的决定。

自从2020年的Covid-19流行病发作以来，数百万人屈服于这种致命的病毒。已经制定了许多尝试来设计一种可以检测到病毒的自动测试方法。全球各地的研究人员提出了基于深度学习的方法，以使用胸部X射线检测Covid-19。但是，在大多数研究人员使用的公开胸部X射线数据集中，已经提出了问题。在本文中，我们提出了一个2分阶段的方法来解决这个主题问题。已经进行了两个实验作为在数据集中出现偏置存在的方法的第1阶段的一部分。随后，已经提出了在方法的第2阶段中提出了一种图像分割，超分辨率和基于CNN的流水线以及不同的图像增强技术，以减少偏置的效果。 InceptionResNetv2在胸部X射线图像上培训，随着直方图均衡而增强，其次通过阶段2中提出的管道时γ校正，为3级（正常，肺炎和Covid-19）分类产生了90.47％的最高精度任务。