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DeepSC-COVID：实现用于COVID-19诊断的3D病灶分割与分类的联合深度学习模型

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简介：
DeepSC-COVID是一款创新的深度学习模型，专门设计用于自动执行新冠病毒肺炎患者的CT图像中病灶区域的精确分割和分类任务，为医生提供高效可靠的辅助诊疗工具。 DeepSC-COVID 是一个用于 COVID-19 诊断的联合深度学习模型，该模型可以在论文“3D病灶分割和分类的联合深度学习模型，用于COVID-19诊断”中找到其源代码。建议使用的3DLSC-COVID数据库中的部分数据已经通过了开源批准过程，并且这些数据可以获取。

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  • DeepSC-COVID：实现用于COVID-19诊断的3D病灶分割与分类的联合深度学习模型
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    DeepSC-COVID是一款创新的深度学习模型，专门设计用于自动执行新冠病毒肺炎患者的CT图像中病灶区域的精确分割和分类任务，为医生提供高效可靠的辅助诊疗工具。 DeepSC-COVID 是一个用于 COVID-19 诊断的联合深度学习模型，该模型可以在论文“3D病灶分割和分类的联合深度学习模型，用于COVID-19诊断”中找到其源代码。建议使用的3DLSC-COVID数据库中的部分数据已经通过了开源批准过程，并且这些数据可以获取。
     
  • 使用MATLAB绘制covid-19 SEIAR模型的拟合图形-covid-19-SEIAR
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    本项目利用MATLAB软件，构建并模拟了Covid-19疫情下的SEIAR（易感、暴露、感染、隔离、恢复）流行病学模型，并绘制相应的数据拟合图。 在MATLAB中使用拟合出的代码绘制图形需要先安装并克隆名为dataAndModelsCovid19的存储库。可以通过命令行输入`git clone https://github.com/gasilva/dataAndModelsCovid19.git`或通过GitHub桌面应用进行操作。 使用方法：直接在源.py文件中修改变量opt来选择不同的选项，如下： - `opt=0`: 显示所有图表 - `opt=1`: 绘制冠状病毒对数图 - `opt=2`: 逻辑模型预测 - `opt=3`: 增长率的柱状图显示 - `opt=4`: 对数图+柱状图组合显示 - `opt=5`: SEAIR-D模型 当`opt=0`时，可以选择要绘制在对数图表中的国家以分析增长率。所有国家都可用。 准备绘图数据： ```python country1=US country2=Italy country3=Brazil ``` 以上是使用MATLAB进行COVID-19数据分析和图形展示的基本步骤。
     
  • Covid-19检测利用胸部X光影像：深度分析以诊断新冠肺炎病症...
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    本研究探讨运用胸部X光影像进行COVID-19检测的有效性与准确性，并深入分析其在诊断新冠肺炎方面的应用潜力。 该项目通过胸部X射线图像利用深度学习技术诊断COVID-19疾病。项目使用了Flask Web GUI，并附有相关屏幕截图展示。在这一研究中，DenseNet121架构被应用于图像分类任务，达到了高达99%的准确率。此外，还提供了模型的分类报告和混淆矩阵以供参考。
     
  • 关于COVID-19影响的传染病动力学分析.pdf
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    本研究通过数学模型探讨了COVID-19疫情的发展趋势及其防控措施的效果，为理解病毒传播机制和制定公共卫生政策提供科学依据。 2019年底爆发的疫情彻底改变了人们的生活常态，并且通过高通量测序技术确认这是一种新型冠状病毒。自疫情开始以来，全球各地的研究机构积极投入研究工作，在流行传染病模型的基础上展开了深入探讨。 首先，本段落尝试定量界定“流行”与“大流行”的区别，基于传统模型并结合实际数据计算出死亡率、治愈率、感染率及确诊患者转化和自然增长率等参数。通过比较模拟结果与真实情况来分析疫情的整体趋势，并在此基础上求解基本再生数R0。此外，本段落还与其他传染病（如SARS）进行对比研究，以此界定“流行”与“大流行”的量化标准。同时指出覆盖范围、潜伏周期和资金投入也可以作为衡量指标。 其次，在探讨无症状感染者对疫情爆发趋势的影响时，我们从传统模型入手分析了疾病平衡点的稳定性以及传播条件，并结合第一部分的相关参数推测出无症状感染者的比例分布情况，从而划分不同风险等级区域。对于大规模地区，则通过统计学和生物学原理进行抽样研究以评估无症状感染的比例。 例如，在湖北、天津、浙江、北京及云南等五个样本区域内计算得出：湖北省的无症状感染者占比较高（1.1145），且疫情发展系数P_e值最小，显示出大范围爆发的趋势；浙江省次之（1.0025）可能面临小规模爆发的风险；天津市则为0.8664，局部区域存在潜在风险需要加强管控措施。相比之下，云南省和北京市的无症状感染者比例远低于1%，可以将更多资源用于支持其他地区的疫情防控工作。 最后，文章还基于模型提供的数据与理论依据分析疫情的影响和发展态势，并提出高效的地区防控策略建议。
     
  • 基于ARIMA模型的时序数据分析预测全球COVID-19确诊病例数.rar
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    本研究利用ARIMA模型对全球COVID-19确诊病例进行时序分析与预测，为疫情发展趋势提供数据支持。 ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average model），又称差分整合移动平均自回归模型或整合移动平均自回归模型（其中“滑动”也可称为“移动”），是时间序列预测分析的一种方法。在ARIMA(p，d，q)中，“AR”代表“自回归”，p表示自回归项的数量；“MA”代表“滑动平均”，q表示滑动平均项数；而d则是使数据序列成为平稳序列所需的差分次数（阶数）。尽管英文名称中没有提到“差分”，但它却是这一模型中的一个关键步骤。
     
  • WHO-COVID-19数据：WHO的COVID-19数据
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    这段简介可以这样写：“WHO-COVID-19数据”提供世界卫生组织关于全球新型冠状病毒肺炎疫情的关键统计数据和报告，包括感染、死亡及疫苗接种情况等信息。 标题中的“WHO-COVID-19数据：WHO COVID-19数据”指的是世界卫生组织（WHO）发布的关于COVID-19大流行的数据集。这个数据集包含了全球范围内COVID-19疫情的相关统计信息，可能包括病例数、死亡数、康复情况和疫苗接种等关键指标，用于研究、监测和报告疫情的发展。 描述虽然简洁，但暗示了这是一个与COVID-19疫情相关的数据资源，由WHO提供，并且可能是以结构化数据格式（如CSV或JSON）存储的。这些数据通常会定期更新，以便反映最新的疫情状况。 标签“Python”表明这个数据集可能涉及使用Python编程语言进行处理、分析和展示这些COVID-19数据。Python是数据科学领域广泛使用的语言之一，因为它拥有丰富的库和工具，如Pandas用于数据处理，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化。 在压缩包文件“WHO-COVID-19-Data-master”中，“master”通常指代主分支或主版本，这可能是一个Git仓库的名称。这意味着这个数据集可能有一个源代码管理历史，并包含不同时间点的更新记录。用户可以从中获取到数据的最新版本和历史版本，以便进行时间序列分析或比较不同时期的疫情趋势。 在这个数据集中，用户可能会找到以下知识点： 1. 数据结构：了解如何读取并解析各种数据文件格式，如CSV、JSON或XML。 2. 数据清洗：学习处理缺失值、异常值以及重复数据以确保分析结果准确无误。 3. 时间序列分析：通过Pandas的date_range函数来处理日期，并研究每日、每周和每月疫情的变化情况。 4. 数据探索：使用描述性统计方法，如均值、中位数及标准差等，理解数据的基本特征。 5. 数据可视化：利用Matplotlib或Seaborn创建图表以展示病例随时间变化的趋势（折线图）、各国之间病例数量的对比分析（条形图）以及疫情分布情况（热力图）。 6. 地理空间分析：如果数据包含地理位置信息，可以使用geopandas和folium库进行地图绘制与地理数据分析。 7. 统计建模：应用回归模型预测未来趋势或死亡率，并采用ARIMA、LSTM等时间序列模型对疫情发展做出准确的预判。 8. 数据交互：构建Web应用程序（如Flask或Django框架）将分析结果展示为互动式仪表板，使公众能够实时查看最新的疫情数据。 通过学习和实践这些知识点，研究人员及分析师可以更好地理解和应对全球公共卫生危机，并且提高个人在数据分析与处理方面的能力。
     
  • COVID-19-US-States：JHU CSSE提供的美国各州COVID-19病例的JSON数据
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    这段资料提供由JHU CSSE发布的美国各州新型冠状病毒肺炎（COVID-19）确诊病例的JSON格式数据，方便研究人员和公众追踪疫情动态。 将美国各州的冠状病毒数据转换为json文件，并每天使用GitHub Actions更新3次。该json文件包含自2020年1月22日以来所有50个州每日确认的冠状病毒病例数及死亡人数： { Alabama: [ { date: 22-1-2020, confirmed: 0, deaths: 0 }, { date: 23-1-2020, confirmed: 0, deaths: 0 }, ... ], ... } 例如，如果要从网站获取数据： fetch(timeseries.json) .then(res, ...)
     
  • 脑部病变分割：3D MRI病灶分割
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    本项目致力于开发先进的算法和技术，用于自动分析和识别3D磁共振成像（MRI）中的脑部病变区域。通过精准的病灶分割，为临床诊断提供有力支持。 在IT领域特别是医疗影像分析中，3D MRI病灶分割是一个至关重要的技术环节。MRI（磁共振成像）是一种非侵入性的诊断工具，能够生成人体内部结构的详细图像，在大脑检查方面尤为出色。而病灶分割则是通过算法自动识别和标记MRI图像中的异常区域，如肿瘤、炎症或损伤部位，这对于临床诊断与治疗规划至关重要。 在brain-lesion-segmentation:3D MRI病灶分割项目中，我们关注的是如何利用计算机技术处理3D MRI数据，并精确地分割出脑部病变区域。这涉及到多个知识点： 1. **图像处理**：包括去噪、增强对比度和直方图均衡化等预处理步骤，以提高后续分析的准确性。 2. **卷积神经网络（CNN）**：这是深度学习中用于图像识别与分割的主要模型之一，在此项目中可能会使用U-Net、Faster R-CNN或其他定制3D CNN架构来适应3D数据的特点。 3. **3D数据处理**：相比2D图像，3D数据包含更多信息但计算量更大。因此需要高效的策略如体素化、下采样和上采样操作来进行处理。 4. **损失函数**：在训练过程中选择合适的损失函数（例如Dice损失或交叉熵损失）以优化模型对病灶区域的分割效果。 5. **优化器**：使用Adam或SGD等方法调整模型参数，以便最小化损失函数值。 6. **数据集与标注**：需要大量由专家手动标注过的MRI图像作为训练数据。这些公开医疗影像资源包括BRATS和Isles等数据库。 7. **模型评估**：常用的评价指标有Dice相似系数、Jaccard指数以及精确率和召回率，以衡量分割结果与实际病灶的一致性程度。 8. **Python编程**：在实现这一项目时常用的语言是Python，并且其丰富的科学计算库（如NumPy、Pandas、TensorFlow及PyTorch）为开发提供了便利条件。 9. **可视化**：利用matplotlib或mayavi等工具可以将原始图像、分割结果和分析过程进行可视化，便于理解模型性能表现情况。 10. **模型部署**：训练好的模型需要被部署到实际应用环境中（如医疗系统或云端平台），以便医生参考使用。 通过这些知识点的综合运用，brain-lesion-segmentation:3D MRI病灶分割项目旨在提高自动化程度、减轻医生工作负担，并提升诊断准确性和效率。文件brain-lesion-segmentation-main很可能是该项目的主要代码库，包含了实现上述功能所需的源代码及相关资源。
     
  • 美国的Covid-19预测（covid-us-forecasts）
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    Covid-US-Forecasts提供针对美国COVID-19疫情的专业预测和分析，包括感染率、住院人数及疫苗接种趋势等数据，为公众与政策制定者提供决策参考。 该存储库旨在对美国的Covid-19进行预测并做出贡献。我们使用了一组模型来预测各州内的死亡人数，这些模型包括： - rt估计（EpiNow2）：位于models/rt目录下； - 作为案例卷积的死亡数估计（EpiNow2），位于models/deaths-conv-cases目录中； - 时间序列方法的平均集合，在models/timeseries目录内。 为了整合这些模型，我们采用了一种在特定视野和训练窗口范围内进行分位数回归的方法。最终预测结果是通过从scoringutils选择适当的评分规则来确定的。我们的团队每周都会对美国及选定州份未来一周内的累计死亡人数与事故相关死亡人数做出预测更新。 此外，对于更多正在进行的工作，请参见相应部分；其他国家或地区的Rt估算和预报信息也已在存储库中提供。本项目由伦敦卫生与热带医学院传染病数学建模中心的成员共同完成，包括山姆·雅培（@seabbs）及凯思·谢拉等贡献者。
     
  • Covid-CXR：利用神经网络模型根据存在特征对胸部X光片进行COVID-19分类
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    Covid-CXR项目采用先进的神经网络模型，专注于分析胸部X光图像中的特定特征，以实现对新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的精准诊断和分类。 该项目的目标有三个方面：（1）开发一种机器学习算法来区分COVID-19阳性个体的胸部X射线与其他类型的胸部影像；（2）促进模式发现；以及（3）构建一个更健壮且可扩展的基础架构，用于训练各种类型数据上的机器学习模型，以帮助全球应对COVID-19。我们希望吸引机器学习从业者和医疗保健专业人士贡献他们的专业知识来参与此项目。如果您有兴趣提供支持或通过共享数据的方式加入，请联系我们；否则，您可以自由地尝试这个仓库中的代码库。 最初由加拿大伦敦市的市政人工智能应用实验室的Blake VanBerlo开发了模型，并且该模型已经在包含标记为COVID-19感染呈阳性的X射线、正常胸部影像以及描述其他肺炎证据的影像的数据集上进行了训练。目前，我们使用可解释性方法（如LIME）来帮助理解这些模型的工作原理。 该项目需要更多专家的知识和贡献以进一步发展和完善。