澳門大學科技學院三年級本科生張羽惟研究出一種通過分析CT掃描圖像的自動檢測新冠肺炎的方法。此方法能以更少的人力和更快的速度獲得檢測結果,可大大減輕前線醫務人員的負擔。
在澳大科技學院電腦及資訊科學系副教授張一博的指導下,張羽惟首先建立了一個基於層次結構的模型,包括兩個階段:分割階段和分類階段。實驗結果表明,她提出的分層檢測方法在掃描層面上對新冠肺炎CT掃描與普通肺炎CT掃描進行了精准分類,取得了滿意的效果。該方法在幫助醫生和放射科醫生快速檢測新冠肺炎和顯著減少工作量方面具有很大的潛力。特別是,與手動檢查掃描相比,該演算法至少快20倍,進一步證明了其有效性和高效率。
目前,這項研究已經提交至並被中國青島海洋大學舉行的第四屆大資料與人工智慧國際會議所接受。
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