【摘 要】
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截至2022年1月,全球新型冠状病毒肺炎（简称新冠肺炎）确诊病例超过2.85亿例,几乎影响了全世界的每一个地区,严峻的疫情形式考验着世界各地的医疗技术水平和突发医疗事件应对能力,与此同时,全球对于新冠肺炎相关领域研究也在快速的发展当中。CT影像是医师检测和分析新冠患者病情的一项重要方法,如何利用深度学习技术处理医疗图像,完善计算机辅助诊断技术,是深度学习技术在医学影像处理领域的重要研究方向。本文采
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截至2022年1月,全球新型冠状病毒肺炎（简称新冠肺炎）确诊病例超过2.85亿例,几乎影响了全世界的每一个地区,严峻的疫情形式考验着世界各地的医疗技术水平和突发医疗事件应对能力,与此同时,全球对于新冠肺炎相关领域研究也在快速的发展当中。CT影像是医师检测和分析新冠患者病情的一项重要方法,如何利用深度学习技术处理医疗图像,完善计算机辅助诊断技术,是深度学习技术在医学影像处理领域的重要研究方向。本文采用深度学习技术对新冠患者CT影像进行分割,可为医生在临床诊断和分析中提供有效的技术支持和辅助,论文选题基于深度学习的肺部CT影像分割技术,以及基于深度学习的CT影像分割技术,对新冠疾病综合分析的临床应用,具有重要的临床应用价值。主要研究内容有以下几点:（1）使用了一种基于医学图像分割技术自适应框架。开发并部署了一种能够基于医学影像数据特征,医学图像分割技术自适应框架,通过自适应框架对来源不同的新冠CT影像数据集,实现了标准化的预处理和分割训练。（2）提出了一种基于Res-DC 3D U-Net神经网络模型的COVID-19肺部CT扫描病灶分割算法。Res-DC 3D U-Net是一种基于深度卷积神经网络的分割模型,在3D U-Net卷积神经网络结构的基础上做出改进,将卷积模块替换成加入残差连接的空洞卷积模块（Res-DC block）,改进后的Res-DC-3D U-Net神经网络,结合数据集的扩充方案,仿真实验表明:在公开发布的新冠CT影像验证集中表现良好,具有领先的分割水平。（3）建立了一种基于深度学习的新冠CT影像定量评分综合分析体系。基于CT的肺受累半定量评分与疾病临床分期之间的相关性,设计了一种无需人工干预的新冠影像扫描案例的感染区域定量化的自动分析体系,并将自动化的分析结果和同临床案例的分类结果进行比较,实验证明:该自动化分析体系能够有效模拟医生进行临床分析,深度学习的自动评分系统整体准确率达到了82.23%,对无症状,轻症,普通型阶段的预测精确率分别为80%,78%和82%,对于重症和危重症（濒危）病人的扫描案例,预测精确率达到了89%和100%,可以证明该分析系统在临床救助阶段的有效性。（4）通过智能化的分割病灶区域和肺罩区域,并结合了新冠病理学和临床实践,实现了基于深度学习技术的量化诊疗,能够辅助医生判断患者的病情阶段,对于确定诊疗方案具有实用的临床价值。
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