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基于深度学习的肺炎病灶分割算法在新冠肺炎中的应用

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摘要 [摘要]目的：查究基于深度学习的肺炎病灶分割算法在新冠肺炎中的应用效果。方法：抽选肺炎CT影像与分割病灶模型36例，肺炎CT影像测试模型6例，CT影像测试分类模型28例，非肺炎/肺炎CT影像训练模型108例，基于深度学习，对新冠肺炎疑似患者14例的CT影像进行病灶分割分析，并进行对比分析。结果：基于深度学习的肺炎病灶分割在新冠肺炎中的应用，病灶分切部位的特异性是97.2%，灵敏度是95%，新冠肺炎阳性患者的病灶密度、受累肺叶数量均与阴性患者间的数据差异性较大，在统计学方面存在意义（P＜0.05）。结论：致。

DOI 7j65052r40/6563818

作者黄秋云张波赖华梁宇通讯作者：胡俊承

机构地区桂林医学院，541199

出处《航空军医》 2022年6期

关键词深度学习肺炎病灶分割新冠肺炎应用

分类 [医药卫生][航空、航天与航海医学]

出版日期 2022年11月02日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）