香港大学尹国圣传授推出新冠肺炎AI成就，精确率达88%

基于生物统计和临床试验偏向的多年研究履历，从2020年1月尾，尹国圣传授教育的研究团队开始实行一些新冠肺炎方面的研究，基于CT图像诊断是个中一项事变。

可是，因为没有果真的CT图像数据集，团队必要花大量的时刻去探求开放的样本并对样本举办标志。

其后，medRxiv上有一项事变，清算了一些关于新冠病人CT图像说明的论文预印本。该论文从medRxiv和bioRxiv文章的预印本中提取了746张病人的CT图像，并实习了一个新冠病人二分类的神经收集。

然而，其功效表现的猜测结果还未能到达临床尺度。

尹国圣传授以为，一个缘故起因是样本量较小，另一个重要缘故起因是没有充实操作CT图像样本自身富厚的标注信息。这批CT数据跟传统的医疗图像数据最大的不同是，每个样本都来自一篇医学影像学论文。

在这些文章中，临床大夫对新冠病人的胸部CT病灶特性做了具体的描写，有些还和其他常见肺部疾病的病灶特性做了细心的比拟说明。

因此，在尹传授看来，“这批数据，固然样本数目有限，但信息量极大，是一个具有代表性，代价很高的数据集。”

研究职员进一步对样本附带的文本信息举办了针对性的研究，发明760篇论文涵盖了对付新冠肺炎的五种病灶（Lesion）的描写，个中每个病人CT影像上均会呈现个中一种可能多种病灶。通过对新冠确诊病人的CT图像的诊断描写举办说明，这五种病灶是影像学上对新冠肺炎诊断的首要尺度。

（编辑：湖南网）

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