【摘 要】
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自新冠疫情爆发以来,世界各地数以千万的COVID-19确诊患者正在遭受着新冠病毒的折磨。而且随着越来越多的确诊患者进入医院接受治疗,这对于有限的医疗资源更是一种严峻的挑战。在医院进行分级诊疗,合理分配医疗资源以及对患者进行跟踪治疗过程中,一个重要的步骤就是严重性评估。目前,已经有少数的人工智能方法可以自动对确诊的新冠患者进行严重性评估,但是数据量不大和准确率不高仍然是有待改善的难题。为了改善以上两
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自新冠疫情爆发以来,世界各地数以千万的COVID-19确诊患者正在遭受着新冠病毒的折磨。而且随着越来越多的确诊患者进入医院接受治疗,这对于有限的医疗资源更是一种严峻的挑战。在医院进行分级诊疗,合理分配医疗资源以及对患者进行跟踪治疗过程中,一个重要的步骤就是严重性评估。目前,已经有少数的人工智能方法可以自动对确诊的新冠患者进行严重性评估,但是数据量不大和准确率不高仍然是有待改善的难题。为了改善以上两个问题,本文提出了一种新的三维CT图像预处理方法和两个结合先验知识的人工智能算法。具体工作如下:（1）提出了一种新的三维CT图像预处理方法。首先通过肺部自动分割算法和病变自动分割算法得到患者CT图像左右肺部内的病变区域,然后分别将左右肺内的病变放入一个小的正方体中,最后对每个正方体提取九个固定视角（矢状面、横断面、冠状面及六个对角面）的病变切片。通过上述预处理操作后,在保留丰富三维信息的基础上,极大地减少了三维输入的数据,同时将三维图像合理地转换为多张二维图像,有效地降低算法的复杂度,缓解了小样本问题。（2）提出了两个结合先验知识的人工智能算法（基于传统机器学习的疾病严重性评估算法和基于深度学习的疾病严重性评估算法）。通过模拟临床医生在实际诊断过程中评估患者严重性的过程,本文将四个基本的临床信息（性别、年龄、发病时间、CT检查间隔时间）和患者前后两次相邻的胸部CT检查图像作为先验知识集成在人工智能算法中,以此来提高算法的性能。此外,在消融实验中也验证了每个先验知识的重要性。本文在449个经历了持续胸部CT检查的新冠患者上评估了两种人工智能算法,传统机器学习算法和深度学习算法分别获得了85.16%和86.72%的准确率。实验结果表明,通过提出的三维CT图像预处理后,两种集成了先验知识的人工智能算法在COVID-19严重性评估上都表现出了良好的性能,展示了其潜在的临床应用价值。
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