Apr, 2020

AI4COVID-19: 基于 AI 的咳嗽样本初步诊断 COVID-19 的应用程序

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TL;DR该研究提出使用人工智能技术开发出一种可通过智能手机应用程序进行 COVID-19 感染筛查的方法，该方法可以区分 COVID-19 咳嗽声与其他类型的咳嗽声。该方案不仅可以成为一种筛查工具，也可以作为临床决策辅助工具，将临床测试和治疗引导给最需要的人，从而挽救更多的生命。
发现论文，激发创造
  • 基于端到端人工智能的现场诊断系统，用于分类呼吸系统疾病和早期检测 COVID-19

    本文提出了一种采用机器学习的开销较低且易使用的诊断系统，旨在早期识别不同类型的呼吸系统疾病，其中包括 COVID-19 病毒。

    Jun, 2020

  • 关注咳嗽：使用可解释的症状嵌入和咳嗽信号处理进行 COVID-19 的早期诊断

    通过咳嗽声音特征和症状元数据，设计并开发了可解释的 COVID-19 诊断 AI 框架，能够以 95.04% 至 96.83% 的高特异性和准确性区分 COVID-19 患者的咳嗽和非 COVID-19 患者的咳嗽。

    Oct, 2020

  • 咳嗽对抗 COVID：咳嗽声中 COVID-19 特征的证据

    在 COVID-19 测试能力不足的情况下，一种基于人工智能模型的咳嗽声音分析方法结合症状调查，能有效提高较为贫困的地区的 COVID-19 检测能力，并对 2000 多个样本进行了测试。

    Sep, 2020

  • 借助人工智能利用咳嗽进行呼吸系统疾病诊断的研究综述

    对咳嗽数据驱动的机器学习 / 深度学习检测和初步诊断框架进行了综合概述，包括显著特征的详细列表，并分析了引起咳嗽的机制和呼吸模式的潜在咳嗽特征，以及定制咳嗽监测应用和其基于人工智能的识别算法。此外，还详细讨论了发展实用、强大和普遍解决方案的挑战和未来研究方向。

    Sep, 2023

  • 利用迁移学习将 COVID-19 咳嗽添加到健康人的咳嗽检测模型中

    利用预训练的健康咳嗽检测模型和相对较小的病人咳嗽数据集，我们提出了一种增量迁移学习方法，通过利用健康人咳嗽和 COVID-19 患者咳嗽之间的关系来合理准确地检测 COVID-19 咳嗽，减少了大规模病人数据集用于训练模型的需求。这种模型对于侦测新型呼吸病毒的发作具有重要意义。

    Nov, 2023

  • 利用机器学习分析全球智能手机录音进行 COVID-19 咳嗽分类

    本研究基于机器学习算法，利用智能手机记录的咳嗽声，通过音频识别辨别新冠肺炎呈阳性患者的咳嗽声，实现无接触筛查，该方法具有使用方便、成本低廉等优点，并证明 Resnet50 分类器效果最佳。

    Dec, 2020

  • 人工智能在筛查病毒性和 COVID-19 肺炎中的作用

    本研究旨在研究利用深度学习技术对 X 光胸片进行 COVID-19 肺炎自动检测的实用性，该网络训练的准确率、精确率、敏感性和特异性均较高，可作为 COVID-19 快速筛查工具的一种替代方案。

    Mar, 2020

  • COVID-19 基于人工智能辅助 CT 影像分析的计算机辅助诊断：部署一种医学人工智能系统

    展示了一种集成可靠、快速部署的先进 AI 系统，用于自动分析 CT 图像以检测 COVID-19 感染概率，并通过分类和分割组件减少医生检测时间，提高 COVID-19 检测效率。AI 系统还通过锚集相似性分配 3D CT 扫描的感染概率，提供解释性，协助医生及时确认和隔离感染患者。

    Mar, 2024

  • 使用深度神经网络从呼吸和咳嗽声音中检测 COVID-19

    本研究探讨了使用深度学习模型作为一种通用的、低成本的 COVID-19 预筛查方法，以从手机设备或通过 Web 获取的呼吸或咳嗽音频中检测 COVID-19，通过深度学习模型的集成表现优于传统方法，特别针对呼吸音频具有更好的诊断性能。

    Dec, 2020

  • 通过呼吸和咳嗽声音进行端到端 COVID-19 检测

    本研究利用自发集成的数据集，首次尝试使用端到端的深度学习方法对 COVID-19 进行诊断，ROC-AUC 为 0.846；引入自定义的深度神经网络，以关节呼吸和咳嗽表示的方式诊断 COVID-19；提供了四个分层折叠的数据集以及模型细节，以进行交叉参数优化和验证，并具备可重现性。

    Jan, 2021