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

简介：
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。