使用人工智能来检测X射线的Covid-19

Cranfield大学的学生设计了计算机型号，可以识别X射线的Covid-19。

该模型使用计算机视觉和人工智能(AI)分析胸部x线图像。它可以对肉眼通常无法识别的信息进行分类，帮助诊断COVID-19。

COVID-19的一个常见症状是肺炎。人工智能能够在x射线中检测异常，对肺炎阳性进行分类，然后使用第二个模型诊断肺炎是否由COVID-19病毒引起。

两组正在攻读理学硕士课程的学生，专攻计算机和机器视觉(CMV option)，他们决定把这个具有挑战性的课题作为他们的小组项目。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。

今年的集体项目活动本身也受到了新冠肺炎疫情的影响，部分学生因封锁回国。尽管中国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，这些坚定的团队仍在遥远的地方继续他们的项目。的视频会议大学为学生提供的信息技术设施对获得必要的计算资源至关重要，确保他们的研究的继续和成功。

缺乏X射线图像公共区域包含COVID-19详细信息是一项挑战，但各团队能够从各种来源建立详细信息。

这些研究小组采用了传统的机器学习算法以及深度学习框架。深度学习框架是一种机器学习技术，教会计算机通过实例进行学习。这个项目中使用的AI模型能够非常准确地预测结果。然而，研究团队相信，他们能够进一步开发新的算法，产生更加稳健和可靠的结果。

该团队由克兰菲尔德大学的计算工程讲师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，将该项目开发到一个新的水平，使用更高级的AI算法和CT（计算机断层扫描）扫描，以显示结果的更高细节和准确性。

Zeeshan Rana博士表示：“在这项试点项目中进行的研究导致了一些非常有前途的结果，我们希望迅速建立成功，以帮助对抗Covid-19。我非常自豪我的工作研究人员已经进行了。他们对大学的信贷，我很高兴我们能够在进行学习时远程支持他们。“

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