| 基于EasyDL的新冠肺炎检测系统研究 |
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| 引用本文： | 邹雨楠,张光辉,徐秀芳,陈艾清,马惠聆,范一峰. 基于EasyDL的新冠肺炎检测系统研究[J]. 计算机时代, 2021, 0(6): 61-63. DOI: 10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2021.06.016 |
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| 作者姓名： | 邹雨楠 张光辉 徐秀芳 陈艾清 马惠聆 范一峰 |
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| 作者单位： | 杭州医学院医学影像学院,浙江 杭州 310053 |
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| 摘 要： | 通过EasyDL平台搭建基于CT影像的新冠肺炎检测系统,利用人工智能在图像识别上能够自动学习图像特征及区分图像特征之间差异的特点,来检测病人是否患有新冠肺炎.实验结果显示,新冠肺炎识别精确度为100.00％,感染性肺疾病识别精确度为98.06％,非感染性肺疾病识别精确度为93.64％,正常肺部识别精确度为98.03％....
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| 关 键 词： | 新冠肺炎 EasyDL 人工智能 CT影像 |
Research on EasyDL based COVID-19 detection system |
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| Zou Yunan,Zhang Guanghui,Xu Xiufang,Chen Aiqing,Ma Huiling,Fan Yifeng. Research on EasyDL based COVID-19 detection system[J]. Computer Era, 2021, 0(6): 61-63. DOI: 10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2021.06.016 |
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| Authors: | Zou Yunan Zhang Guanghui Xu Xiufang Chen Aiqing Ma Huiling Fan Yifeng |
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