COVID 19: Un quadro completo per la valutazione della gravità mediante deep learning e imaging medico

La malattia da Coronavirus - 2019 (COVID-19) è una malattia virale causata dalla sindrome respiratoria acuta grave (SARS) e fa parte del gruppo Corona viridae. È stata rilevata per la prima volta a Wuhan, in Cina, nel dicembre 2019 ed è stata dichiarata una minaccia globale dall'Organizzazione Mondiale della Sanità nel febbraio 2020. La diagnosi e il trattamento sono fondamentali e le tecniche di imaging come la tomografia computerizzata (TC) e i raggi X sono utilizzati per monitorare gli effetti del virus sul corpo. Modelli di apprendimento profondo, come le reti neurali convoluzionali (CNN), sono stati esplorati per il rilevamento del COVID-19. Tuttavia, questi modelli nonsono riusciti a distinguere le ambiguità del virus. Tuttavia, questi modelli non sono riusciti a distinguere i confini ambigui e i bordi incerti, il che tende a una scarsa efficienza di segmentazione. Inoltre, l'errata classificazione dei diversi livelli di gravità si è verificata a causa delle caratteristiche simili nei tessuti sani e in quelli COVID-19. Questa ricerca si propone di affrontare queste sfide e di fornire un nuovo modello per una diagnosi più accurata.