基于医学影像的新型冠状病毒肺炎 (COVID-19)诊治关键问题研究

本项目为探寻新冠肺炎不同程度、不同病程的影像学规律，并联合临床信息和影像结构、功能学的多模态数据，采用纹理分析和深度学习的方法，构建基于人工智能的诊断模型，为早期诊断新冠病毒性肺炎，尤其是核酸检测未果以及核酸检测阴性情况下预警本病提供更高效的临床诊断。于此同时，构建预测患者重症发生、疗效评估及患者预后的多个重要的疾病诊疗预测模型，达到自动、快速、准确地提供诊疗辅助决策的客观意见，大幅减少医疗负担，缓解隔离防控和医务人员紧缺的困难局面。