使用弱监督的深度学习算法，从 CT 图像中检测和分类 COVID-19 感染，达到准确诊断及区分 COVID-19 和非 COVID-19 病例的目的。

Apr, 2020

本研究旨在构建一个多来源的 X 线与 CT 扫描图像的综合数据集，在其中运用深度学习和迁移学习算法构建出高效、响应迅速的 COVID-19 诊断方法，实验表明该方法可以达到 98% 预训练网络准确率和 94.1% CNN 修改准确率。

Mar, 2020

介绍了一个新的 COVID-19 CT 扫描数据集 COVID-CT-MD，该数据集不仅包括 COVID-19 病例，而且还包括 CAP 的健康和感染主体，并标有叶片级别，切片级别和病人级别标签，有助于开发先进的基于机器学习和深度神经网络的解决方案。

Sep, 2020

本文介绍了一个包含约 5,000 个三维 CT 扫描的标注 COVID-19 的数据库（COV19-CT-DB），其中分为训练集、验证集和测试集，并且提供了基于 CNN-RNN 网络的深度学习方法以及其在该数据库上的性能报告。

Jun, 2021

为满足 COVID-19 CT 成像数据需求，提出一种基于条件生成对抗网络的 CT 图像合成方法，可以高效生成高质量和逼真的 COVID-19 CT 图像，表现优于其他最先进的图像合成方法，有望应用于语义分割和分类等各种机器学习应用。

Jul, 2020

本研究开发出基于人工智能的自动 CT 图像分析工具，检测、量化和跟踪冠状病毒，使用多个国际数据集进行测试，证明其可区分冠状病毒患者和非患者，并评估患者疾病进展情况。该研究在检测冠状病毒、量化和跟踪疾病负担方面取得了高度准确的结果，证明了基于人工智能的 CT 图像分析的可行性。

Mar, 2020

通过使用生成对抗网络（GANs）来生成正负 COVID-19 患者的人工合成胸部 CT 图像，提供更多的胸部 CT 图像数据集。该数据集可以用于训练基于 CNN 的分类器，以更准确地确定患者是否为 COVID-19

May, 2021

通过对深度学习算法在新型冠状病毒 COVID-19 检测中的应用进行全面探讨，研究人员指出，基于胸部 CT 和 X 射线图像的深度学习算法可以有效地检测肺炎，从而实现对 COVID-19 的早期诊断和预防传播。同时，文章还简要讨论了最新的咳嗽分析应用和人类移动估计技术，以限制 COVID-19 的传播。

Dec, 2020

使用胸部计算机断层扫描图像来检测冠状病毒感染已引起广泛关注，本研究利用深度学习模型对感染者进行精确分类，并包含了对不同类型的医学图像进行 Covid-19 分类的工作，以提高 Covid-19 诊断的准确性和速度。

Oct, 2023

提出了一种基于统计分析结果和小型 CNN 的图像诊断方法，该方法在 COVID-19 诊断方面可以达到最先进的性能和可解释性，应用于胸部 X 光照射的人群中的病例筛查。

Apr, 2020