利用机器学习在x射线中检测COVID-19

常见的症状新冠肺炎是肺炎。AI能够检测到一个异常x射线，对肺炎的分类是阳性的，那么第二种模型用于诊断肺炎是由Covid-19病毒引起的。

两个专门研究计算机和机器视觉(CMV选项)的MSc项目小组决定将这个具有挑战性的课题作为他们的小组项目。小组专题为学生提供了合作解决问题和设计解决方案的机会。

今年，集团项目活动本身受到Covid-19的影响，由于锁定，有些学生回到海外的家园。确定的团体继续远程延续他们的项目，尽管在中国和法国相隔数千英里，以及附近的Cranfield和Milton Keynes。大学向学生提供的视频会议和IT设施对于允许获得必要的计算资源，确保其研究的持续和成功至关重要。

含有Covid-19细节的公共领域中缺少X射线图像是一项挑战 - 但团队能够从各种来源建立详细信息。

这些小组采用了传统的机器学习算法以及深度学习框架机器学习通过实例教计算机学习的技术。在这个项目中使用的人工智能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，以产生更稳健和可靠的结果。

该团队由Cranfield大学计算工程讲师Zeeshan Rana议员领导。他现在正在利用更多先进的AI算法和CT（计算机断层扫描）扫描来探索与医疗机构或行业的合作机会将项目开发到下一级，以扫描更高的细节和准确性。

Zeeshan Rana博士说：“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。我非常自豪地为我的研究人员进行的工作感到自豪。他们对大学的信用，我很高兴我们能够远程支持他们进行学习。“