新的冠状病毒造成了超过一百万的死亡，并继续迅速传播。这种病毒靶向肺部，导致呼吸窘迫，这可以轻度或严重。肺的X射线或计算机断层扫描（CT）图像可以揭示患者是否感染Covid-19。许多研究人员正在尝试使用人工智能改善Covid-19检测。我们的动机是开发一种可以应对的自动方法，该方法可以应对标记数据的方案是耗时或昂贵的。在本文中，我们提出了使用依赖于Sobel边缘检测和生成对冲网络（GANS）的有限标记数据（SCLLD）的半监督分类来自动化Covid-19诊断。 GaN鉴别器输出是一种概率值，用于在这项工作中进行分类。建议的系统使用从Omid Hosparing收集的10,000 CT扫描培训，而公共数据集也用于验证我们的系统。将该方法与其他最先进的监督方法进行比较，例如高斯过程。据我们所知，这是第一次提出了对Covid-19检测的半监督方法。我们的系统能够从有限标记和未标记数据的混合学习，该数据由于缺乏足够量的标记数据而导致的监督学习者失败。因此，我们的半监督训练方法显着优于卷积神经网络（CNN）的监督培训，当标记的训练数据稀缺时。在精度，敏感性和特异性方面，我们的方法的95％置信区间分别为99.56±0.20％，99.88±0.24％和99.40±0.1.18％，而CNN的间隔（训练有素的监督）为68.34 + - 4.11％，91.2 + - 6.15％，46.40 + - 5.21％。

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。

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.

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

每年有大约4.5亿人受到肺炎的影响，导致250万人死亡。 Covid-19也影响了1.81亿人，这导致了392万人伤亡。如果早期诊断，两种疾病死亡可能会显着降低。然而，目前诊断肺炎（投诉+胸部X射线）和Covid-19（RT-PCR）的方法分别存在专家放射科医生和时间。在深度学习模型的帮助下，可以从胸部X射线或CT扫描立即检测肺炎和Covid-19。这样，诊断肺炎/ Covid-19的过程可以更有效和普遍地制作。在本文中，我们的目标是引出，解释和评估，定性和定量，深入学习方法的主要进步，旨在检测或定位社区获得的肺炎（帽），病毒肺炎和Covid-19从胸部X-的图像光线和CT扫描。作为一个系统的审查，本文的重点在于解释了深度学习模型架构，该架构已经被修改或从划痕，以便WIWTH对概括性的关注。对于每个模型，本文回答了模型所设计的方式的问题，特定模型克服的挑战以及修改模型到所需规格的折衷。还提供了本文描述的所有模型的定量分析，以量化不同模型的有效性与相似的目标。一些权衡无法量化，因此它们在定性分析中明确提到，在整个纸张中完成。通过在一个地方编译和分析大量的研究细节，其中包含所有数据集，模型架构和结果，我们的目标是为对此字段感兴趣的初学者和当前研究人员提供一站式解决方案。

In this paper, deep-learning-based approaches namely fine-tuning of pretrained convolutional neural networks (VGG16 and VGG19), and end-to-end training of a developed CNN model, have been used in order to classify X-Ray images into four different classes that include COVID-19, normal, opacity and pneumonia cases. A dataset containing more than 20,000 X-ray scans was retrieved from Kaggle and used in this experiment. A two-stage classification approach was implemented to be compared to the one-shot classification approach. Our hypothesis was that a two-stage model will be able to achieve better performance than a one-shot model. Our results show otherwise as VGG16 achieved 95% accuracy using one-shot approach over 5-fold of training. Future work will focus on a more robust implementation of the two-stage classification model Covid-TSC. The main improvement will be allowing data to flow from the output of stage-1 to the input of stage-2, where stage-1 and stage-2 models are VGG16 models fine-tuned on the Covid-19 dataset.

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。

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。

这项研究的目的是开发一个强大的基于深度学习的框架，以区分Covid-19，社区获得的肺炎（CAP）和基于使用各种方案和放射剂量在不同成像中心获得的胸部CT扫描的正常病例和正常情况。我们表明，虽然我们的建议模型是在使用特定扫描协议仅从一个成像中心获取的相对较小的数据集上训练的，但该模型在使用不同技术参数的多个扫描仪获得的异质测试集上表现良好。我们还表明，可以通过无监督的方法来更新模型，以应对火车和测试集之间的数据移动，并在从其他中心接收新的外部数据集时增强模型的鲁棒性。我们采用了合奏体系结构来汇总该模型的多个版本的预测。为了初始培训和开发目的，使用了171 Covid-19、60 CAP和76个正常情况的内部数据集，其中包含使用恒定的标准辐射剂量扫描方案从一个成像中心获得的体积CT扫描。为了评估模型，我们回顾了四个不同的测试集，以研究数据特征对模型性能的转移的影响。在测试用例中，有与火车组相似的CT扫描，以及嘈杂的低剂量和超低剂量CT扫描。此外，从患有心血管疾病或手术病史的患者中获得了一些测试CT扫描。这项研究中使用的整个测试数据集包含51 covid-19、28 CAP和51例正常情况。实验结果表明，我们提出的框架在所有测试集上的表现良好，达到96.15％的总准确度（95％CI：[91.25-98.74]），COVID-119，COVID-96.08％（95％CI：[86.54-99.5]，95％），[86.54-99.5]，），，），敏感性。帽敏感性为92.86％（95％CI：[76.50-99.19]）。

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.

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％。

有必要开发负担得起且可靠的诊断工具，该工具允许包含COVID-19的扩散。已经提出了机器学习（ML）算法来设计支持决策系统以评估胸部X射线图像，事实证明，这些图像可用于检测和评估疾病进展。许多研究文章围绕此主题发表，这使得很难确定未来工作的最佳方法。本文介绍了使用胸部X射线图像应用于COVID-19检测的ML的系统综述，旨在就方法，体系结构，数据库和当前局限性为研究人员提供基线。

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.

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。

背景和目的：与生物医学分析相结合的人工智能（AI）方法在Pandemics期间具有关键作用，因为它有助于释放来自医疗保健系统和医生的压力压力。由于持续的Covid-19危机在具有茂密的人口和巴西和印度等测试套件中的国家恶化，放射性成像可以作为准确分类Covid-19患者的重要诊断工具，并在适当时期规定必要的治疗。通过这种动机，我们基于使用胸部X射线检测Covid-19感染肺的深度学习架构的研究。数据集：我们共收集了三种不同类标签的2470张图片，即健康的肺，普通肺炎和Covid-19感染的肺炎，其中470个X射线图像属于Covid-19类。方法：我们首先使用直方图均衡技术预处理所有图像，并使用U-Net架构进行它们。然后，VGG-16网络用于从预处理图像中的特征提取，该特征提取通过SMTE过采样技术进一步采样以实现平衡数据集。最后，使用具有10倍交叉验证的支持向量机（SVM）分类器分类类平衡功能，评估精度。结果和结论：我们的新方法结合了众所周知的预处理技术，特征提取方法和数据集平衡方法，使我们在2470 X射线图像的数据集中获得了Covid-19图像的优秀识别率为98％ 。因此，我们的模型适用于用于筛选目的的医疗保健设施。

世界目前正在经历持续的传染病大流行病，该传染病是冠状病毒疾病2019（即covid-19），这是由严重的急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-COV-2）引起的。计算机断层扫描（CT）在评估感染的严重程度方面发挥着重要作用，并且还可用于识别这些症状和无症状的Covid-19载体。随着Covid-19患者的累积数量的激增，放射科医师越来越强调手动检查CT扫描。因此，自动化3D CT扫描识别工具的需求量高，因为手动分析对放射科医师耗时，并且它们的疲劳可能导致可能的误判。然而，由于位于不同医院的CT扫描仪的各种技术规范，CT图像的外观可能显着不同，导致许多自动图像识别方法的失败。因此，多域和多扫描仪研究的多域移位问题是不可能对可靠识别和可再现和客观诊断和预后至关重要的至关重要。在本文中，我们提出了Covid-19 CT扫描识别模型即Coronavirus信息融合和诊断网络（CIFD-NET），可以通过新的强大弱监督的学习范式有效地处理多域移位问题。与其他最先进的方法相比，我们的模型可以可靠，高效地解决CT扫描图像中不同外观的问题。

Covid-19是一种攻击上呼吸道和肺部的新型病毒。它的人对人的传播性非常迅速，这在个人生活的各个方面都引起了严重的问题。尽管一些感染的人可能仍然完全无症状，但经常被目睹有轻度至重度症状。除此之外，全球成千上万的死亡案件表明，检测Covid-19是社区的紧急需求。实际上，这是在筛选医学图像（例如计算机断层扫描（CT）和X射线图像）的帮助下进行的。但是，繁琐的临床程序和大量的每日病例对医生构成了巨大挑战。基于深度学习的方法在广泛的医疗任务中表现出了巨大的潜力。结果，我们引入了一种基于变压器的方法，用于使用紧凑卷积变压器（CCT）自动从X射线图像中自动检测COVID-19。我们的广泛实验证明了该方法的疗效，精度为98％，比以前的作品表现优于先前的作品。

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。

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。

我们展示了域不变特征学习（DIFL）可以改善深度学习结核筛查算法的域名概括性。众所周知，由于“域移位”，最深入的深度学习算法通常具有难以推广的概念数据分布。在医学成像的背景下，这可能导致意外的偏见，例如从一个患者人口到另一个患者人口的无法概括。我们分析了reset-50分类器的性能，以便用四个最受欢迎的公共数据集在地理上不同的图像来源的核化性筛选的目的。我们表明，如果没有域适应，Reset-50难以通过来自地理分布区域的图像从许多公共结核病筛查数据集之间概括成像分布。然而，随着DIFL的掺入，域外的性能大大提高了。分析标准包括对基线的准确性，灵敏度，特异性和AUC的比较，以及DIFL增强算法。我们得出结论，DIFL在应用跨各种公共数据集时保持结核筛查的易用性，同时在源域图像上保持可接受的准确性。