[جديد جي وون استعراض] الالتهاب الرئوي عهد جديد نشر في جميع أنحاء العالم من خلال تطوير خوارزمية منفصلة الالتهاب الرئوي العهد الجديد والمناطق انفلونزا المشتركة، من خلال تحليل الصور CT مع التعلم العمق، من خلال بناء نموذج للتنبؤ اتجاه الوباء، علماء الحاسوب وتعلم آلة الباحثين في حياتهم ونحن نعرف طريقة للتعامل مع هذا الوباء.
تاج انتشار جديد من الالتهاب الرئوي، في الوقت الحاضر، هناك أكثر من 204،000 شخص في أنحاء العالم وقد تم تأكيد إصابة مع الفيروس التاجي الجديد، فإن عدد القتلى خلال 8200 شخصا.
مختلف الناس يتعاملون مع هذا المرض بطريقة مختلفة. علماء الكمبيوتر وتعلم آلة الباحثين في الطريقة التي تعرف للتعامل مع الوباء: مجموعات البيانات ترجمة، وبناء من خوارزمية التعلم .
COVID-19 يحتوي على مجموعة من البيانات القضية على منصة المنافسة علم البيانات جوجل Kaggle، ويتم تحديثها يوميا. وهذه البيانات هي موثوق بها، بما في ذلك سن المريض، والموقع، وبدء ظهور الأعراض الوقت، وقت التعرض، والوقت وهلم جرا إلى المستشفى. أكثر من 400 شخص استخدام هذه البيانات في تحليلهم.
https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/novel-corona-virus-2019-dataset
وقال الباحث في جامعة مونتريال جمع ونشر قاعدة البيانات، التي تضم عشرات من الأشعة المقطعية وصورة الصدر بالأشعة السينية. وتؤخذ هذه الصور من الأمراض البحوث العامة.
https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset/blob/master/README.md؟fbclid=IwAR30yTGBr55WXdCngCoICDENHycmdL2bGwlvl1ckdZM-ucjGH10Uakz7khk
جامعة جونز هوبكنز لإنشاء لوحة القيادة للإعجاب، وأنه يحتوي على مصدر موثوق من البيانات، وتحديثها بانتظام، والسماح للعالم رؤية انتشار المرض والوفيات. يوفر يمكن نسخ وتعديل التعليمات البرمجية على جيثب.
https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
مجموعات البيانات الأخرى مباشرة من المرضى في المستشفيات، ومستشفى وقد حاول بسرعة لنماذج التعلم الآلي التغيير للأطباء مساعدة بحث عن علامات المرض.
وهنا بعض من الأوراق:
عنوان ورقة: الشبكي: //arxiv.org/abs/2003.04655v2
عنوان الاطروحة: دراسة كمية من العدوى الرئوية دراسة متعمقة على CT-19 صورة COVID
صمم الباحثون شنغهاي نظام، يرافقه التفتيش اليدوي، النظام قد تحليل الوقت يتم تقليل صورة CT من ساعات إلى حوالي 4 دقائق .
عنوان ورقة: الشبكي: //arxiv.org/abs/2003.05037v1
عنوان الاطروحة: (COVID-19) التاجى الوباء AI دورة التطور السريع: استخدام التعلم عمق تحليل الصور CT تلقائيا كشف ورصد عقدة الأولية للمريض
يدعي الصحيفة أيضا أن يمكن الكشف عن وجود COVID-19، ولكن أيضا التأثير البصري الفيروس إلى الرئتين، لتتبع تطور المرض مع مرور الوقت.
عنوان ورقة: الشبكي: //arxiv.org/abs/2002.05534v1
الموضوع: غير طبيعي نمط التنفس المصنف قد تساعد على كتلة الطريقة دون عوائق بدقة فحص COVID 19 إصابة
هنا والباحثين تحليل معدل التنفس البشري، لإيجاد طريقة الفحص السمعي COVID-19. الدراسة لم يتم قاطعة، وإنما هو طريقة جديدة لطريقة أقل الغازية لاختبار فيروس.
عنوان ورقة: الشبكي: //arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2002/2002.09334.pdf
الموضوع: نظام التعلم العميق لفحص جديد 2019 ولي الالتهاب الرئوي
محاولات هذا العمل إلى COVID-19 في المرضى الذين يعانون من الالتهاب الرئوي منطقة منفصلة عن الانفلونزا العادية.
أوراق العنوان:
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.27.20028027v2.full.pdf
الموضوع: استخدام الخصائص السريرية الثلاثة التالية توقعت شديدة Covid 19 درجة في المرضى المصابين خطيرة سوء: ووهان البيانات السريرية نموذج التنبؤ على أساس التعلم الآلي
واستخدم الباحثون السجلات الصحية الإلكترونية ما يقرب من 3000 مريض من ووهان الى بناء خوارزمية، خوارزمية للتنبؤ احتمال البقاء على قيد الحياة في المرضى الذين يعانون من معدل دقة شديدة لأكثر من 90 .
الرابط الأصلي:
https://onezero.medium.com/computer-scientists-are-building-algorithms-to-tackle-covid-19-f4ec40acdba0
