COVID 19: Ein umfassender Rahmen für die Schweregradbewertung unter Verwendung von Deep Learning und medizinischer Bildgebung

Die Coronavirus-Krankheit - 2019 (COVID-19) ist eine Viruserkrankung, die durch das Schwere Akute Respiratorische Syndrom (SARS) verursacht wird und zur Gruppe der Corona-Viridae gehört. Sie wurde erstmals im Dezember 2019 in Wuhan, China, entdeckt und im Februar 2020 von der Weltgesundheitsorganisation zu einer globalen Bedrohung erklärt . Diagnose und Behandlung sind von entscheidender Bedeutung, und bildgebende Verfahren wie Computertomografie (CT) und Röntgenstrahlen werden eingesetzt, um die Auswirkungen des Virus auf den Körper zu überwachen. Deep-Learning-Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNN) wurden für die COVID-19-Erkennung erforscht. Diese Modelle waren jedoch nicht in der Lage, mehrdeutige Grenzen und unsichere Kanten zu erkennen, was zu einer schlechten Segmentierungseffizienz führt. Außerdem kam es aufgrund ähnlicher Merkmale in gesundem und COVID-19-Gewebe zu Fehlklassifizierungen verschiedener Schweregrade . Diese Forschung zielt darauf ab, diese Herausforderungen zu bewältigen und ein neues Modell für eine genauere Diagnose bereitzustellen.