Covid-19的全球流行病吸引了大数据分析师和人工智能工程师的注意。计算机故障扫描（CT）胸部图像分类为正常或受感染的数据收集以及AI模块的创新架构。在本文中，我们将分享如何使用AI来检测和识别并检查CT胸部扫描图像，涵盖Covid-19的正常和异常方面的多重分析和分类水平。
具体而言，首先根据可靠的图像集扩展此方法，以扩展训练阶段中使用的数据集，分段/检测图像中可疑区域，并分析这些区域以输出正确的分类。适合我们研究的模块，我们将AI algorithm.M. Finally与文献中的其他技术组合在一起，我们显示了该体系结构的有效性。获得的结果表明，所提出的体系结构的准确性为95％。
人工智能一直为医学诊断和新药物设计领域做出了巨大贡献。专家认为，人工智能将为放射学家提供更快，更准确的诊断和预测工具，从而造成更有效的治疗方法，并产生巨大的影响。智能将改变放射科医生的工作方式，因为计算机将能够处理大量的患者数据，以便他们可以成为具有非常具体任务的专家。癌症。目前，科学家们期待人工智能在寻找Covid-19的治疗中发挥重要作用。
由于Covid-19的全球流行状况，医疗系统在支持增加增加的患者数量方面一直面临严重的挑战。因此，Covid-19的最新影响需要改变医疗部门的思维。因此，必须从人工智能等现代技术中受益，以设计和开发智能和独立的医疗解决方案。
与其他疾病相比，Covid-19的特征是其迅速的沟通能力，使其在创纪录的时间中成为全球知名度。医疗保健和医疗保健系统仍在研究和研究它，以获取可靠的信息和更多关于严重问题的见解。因此，成功模拟COVID-19的传播的目标仍然是与该病毒作斗争的首要任务。在存在时，常用的诊断方法是检测来自痰液或鼻咽拭子的病毒RNA，实际上是实际的。- 时间逆转录酶链反应（RT-PCR）。但是，这些测试需要人工干预，在早期感染中显示出低正率，并且最多需要6个小时才能给出结果。因此，有必要加快预防和预防和预防的速度控制流行病以及快速和早期诊断工具需要加速，尤其是从长远来看，在完全取消了封锁措施之后，大规模的TES应进行TING，以防止此类疾病的反弹。
人工智能算法用于实施人工智能系统，这有助于解决与流行有关的许多问题。从疫苗和药物研究开始，跟踪人员流动，他们如何遵守社会疏远指南来评估肺部-Scann -scanning和X -Ray可以加快诊断并跟踪此类患者的进展。
目前试图依靠人工智能算法来诊断covid -199。在大规模病毒筛查中，该患者被用于对患者进行高级别神经网络进行分类。相似地，在研究中，Covid -19被检测到Covid -19分析胸部CT扫描。
图像分类可以描述为将图像分类归类为众多类别之一的任务。这是一个基本的计算机视觉问题。它为其他计算机视觉功能（例如检测，细分和定位）提供了基础。近年来，此类问题已经存在通过深度学习模型解决。该模型使用多层非线性知识处理，用于函数提取和转换以及模式分类和分析。
在医学成像领域，计算机辅助图像处理至关重要。AI的最新发展，尤其是在深度学习中，在图像解释领域取得了重大突破，以帮助识别，分类和定量医学图像，尤其是从数据获得的分层功能表示为创新的基石，而不是通常关注特定领域信息的信息的人为特征。因此，深度学习可以轻松成为提高许多医疗应用效率的新基础。
在医学成像领域，人工智能的关键力量是需要更好的临床治疗质量和有效性。基于深度学习，PET和X -rays通过计算机故障扫描（CT），磁共振成像（MRI）和阳性电子发射故障扫描PET和X -rays。以下是深度学习在图像定位，细胞结构识别，组织分割和计算机辅助疾病诊断的功能实施中的功能。
AI在Covid-19中的主要应用是分析症状和怀疑异常，以便早期发现和诊断被感染的早期发现和诊断。它创建了具有成本效益的快速决策算法。在人工智能中的许多算法中，它可以检测和管理分类框架中的现代covid-19案例。人工智能算法的宝贵输入，扫描人类切片以进行诊断。
COVID -19的图像处理和解释的检测和评估的基本阶段是分裂。它定义了AI算法的关键因素，即在胸部X -ray或CT图像中捕获的感兴趣的区域（ROI）。这些分割区域可用于导出自我学习特征甚至人工特征。
CT是COVID-19测试领域中高质量3D图像的主要贡献者之一。深度学习技术在ROI分割领域中发挥了作用。Covid-19的最受欢迎的技术是U-NET，U-NET ++和VB-NET。尽管X-Ray由于其可访问性而比CT占主导地位，但X-Ray图像的细分过程更加困难。是图像对比的结果，在软组织上肋骨的2D投影中。
忽略图像的不必要部分的另一种有效方法是图像预处理。这可以在COVID -19应用程序中扮演分割角色。图像预处理可以分为两类，以及图像恢复和重建。图像恢复的恢复是通过过滤消除噪声。为了识别图像的边缘并增强噪声检测机制，已经开发了基于神经网络的过滤器。医疗图像重建可能是一个复杂的问题，包括噪声数据，包括非非噪声数据-linear.因此，此问题被认为是病态的，因此只能通过放松条件和简化假设来处理。反馈和Kohonen神经网络是重建领域中的常见技术，因为它们为噪声生成了线性的类似数据。
COVID-19的AI检测包括两个阶段：分割和重新连接深度网络。第一阶段负责识别CT图像中的异常，以区分正常患者和异常患者。第二阶段负责区分COVID-19病例和其他情况。RESNET50的划分精度为95.54和96.5％。事实证明，总准确率为95％。
除了医疗领域，AI技术还渗透到各种行业，例如运输，安全，金融，旅游，教育和其他领域。识别技术。模型和驾驶员是否与安全带和驾驶员的测试绑在一起。
AI在安全领域中具有最大的登陆场景。Tsingsee Qinghuan视频基于视频领域的技术经验的积累。它将AI检测和智能识别技术集成到各种应用程序场景中，例如安全监控，面对视频中的人，交通中的人，人流动流动，危险行为（攀爬，下降，推动等）的人流动，测试和身份证明）典型的示例，例如EasyCVR视频融合云服务，具有面对面识别，车牌识别，语音对讲机，gimbal控制，声音警报，监视视频分析和数据摘要的能力。我国的AI+视频监视市场将带来新的增长点。