COVID-19医学影像数据集及研究进展

摘要：

由于影像学技术在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的诊断和评估中发挥了重要作用,COVID-19相关数据集陆续被公布,但目前针对相关文献中数据集以及研究进展的整理相对较少.为此,通过COVID-19相关的期刊论文、报告和相关开源数据集网站,对涉及到的新冠肺炎数据集及深度学习模型进行整理和分析,包括计算机断层扫描(CT)图像数据集和X射线(CXR)图像数据集.对这些数据集呈现的医学影像的特征进行分析;重点论述开源数据集,以及在相关数据集上表现较好的分类和分割模型.最后讨论了肺部影像学技术未来的发展趋势.

关键词：COVID-19数据集;深度学习;图像分割;图像分类

所属期刊栏目：57

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划

在线出版日期：2021-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：15-27