新模型使用计算机视觉和AI来识别X射线中的病毒

克兰菲尔德大学的学生设计了可以识别X射线中的计算机模型。

这些模型使用计算机视觉和人工智能(AI)分析胸部X射线图像。它可以对肉眼通常无法识别的信息进行分类，并有助于诊断。

的常见症状是。AI能够检测X射线中的异常，将其归为阳性，然后使用第二种模型来诊断是否由病毒引起。

研究他们的MSc程序的两个小组，专门研究计算机和机器视觉(CMV选项)，决定将这个具有挑战性的主题作为小组项目。小组项目为学生提供了合作解决问题和设计解决方案的机会。

今年，小组项目活动本身受到了的影响，由于封锁，一些学生返回了海外的家中。尽管在和法国以及附近的克兰菲尔德和米尔顿凯恩斯相距数千英里，但坚定的团队还是继续了他们的项目。大学为学生提供的视频会议和IT设施对于允许访问必要的计算资源，确保研究的继续和成功至关重要。

在公共领域缺少包含详细信息的X射线图像是一个挑战-但是，研究小组能够从各种来源构建详细信息。

这些小组采用了传统的机器学习算法以及深度学习框架，这是一种机器学习技术，可以通过示例来指导计算机学习。该项目中使用的AI模型能够非常准确地预测结果。但是，研究团队认为，他们能够进一步开发新算法，以产生更加强大和可靠的结果。

团队由Cranfield大学计算工程讲师Zeeshan Rana博士领导。他现在正在探索与医疗机构或行业的合作机会，以使用更高级的AI算法和CT(计算机断层扫描)扫描将项目开发到更高水平，以显示结果的更多细节和准确性。

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