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一种基于计算机的快速准确 Covid-19 诊断方法
一种基于计算机的快速准确 Covid-19 自动诊断方法（预印本） Abdullah Al Jaid Jim 1、Ibrahim Rafi 1、Md. Sanaullah Chowdhury 1、Niloy Sikder 2、MA Parvez Mahmud 3、Saeed Rubaiee 4、Mehedi Masud 5、Anupam Kumar Bairagi 2、Kangkan Bhakta 1、Abdullah-Al Nahid 1,* 1 电子与通信工程学科 库尔纳大学 库尔纳 9208，孟加拉国 2 计算机科学与工程学科 库尔纳大学 库尔纳 9208，孟加拉国 3 迪肯大学工程学院 吉朗，维多利亚州 3216，澳大利亚 4 工业与系统工程系 机械与材料工程系 吉达大学，沙特阿拉伯 5 计算机科学系 塔伊夫大学通讯地址：nahid.ece.ku@gmail.com (A.-A. N) 摘要：目前，全世界正在目睹由 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 引起的可怕疫情。导致这种疾病的病毒称为 SARS-CoV-2。它会影响患者的呼吸系统并引起严重的肺部炎症，使他们呼吸困难。该病毒通过空气传播，因此感染率很高。该病毒于去年 12 月起源于中国，现已传播到七大洲，影响了 210 多个国家的人口，成为有史以来最严重的流行病之一。尽管多次独立和合作尝试开发疫苗或治疗方法，但尚未找到有效的解决方案。虽然这种疾病使世界陷入停顿，但尽快检测阳性对象并将其与其他人隔离是最大程度地减少其传播的唯一方法。然而，许多国家目前正面临诊断设备和医务人员的严重短缺。这种不足促使我们研究一种基于计算机的 COVID-19 自动诊断方法。在本文中，我们提出了一种基于顺序卷积神经网络 (CNN) 的模型，通过分析计算机断层扫描 (CT) 图像来检测 COVID-19。该模型能够以近 92.5% 的准确率识别疾病。我们相信，该模型的实施将帮助世界各地的医生和病理学家快速找出受害者，从而降低 COVID-19 的流行率。关键词：COVID-19、CT 扫描图像、卷积神经网络、SARS-CoV-2 病毒