而很多放射科影像學研究發現,肺部CT電腦掃描對早期無症狀的新冠肺炎病人有很好的篩查效果,這是因為病毒在進入人體很早期就會首先攻擊肺部,產生病變。研究團隊對樣本進行標記,發現760篇論文涵蓋了對於新冠肺炎的五種病徵的描述,其中每個新冠病人CT影像上均會出現其中一種或者多種病徵,而這五種病徵是新冠疾病區分於其他肺炎的顯著特徵。
於是,團隊設計出一個基於CT圖像的Lesion-Attention 深度神經網絡模型,一方面學習圖像中可以區分新冠病人和非新冠病人的特徵,另一方面把模型的「注意力」集中在病徵區域,即學習多標籤病徵。研究團隊推出新冠CT圖像診斷系統後,現在仍然繼續收集新的樣本,並定期重新訓練模型。
圖片來源(部分):香港大學
Text:Fion
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