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一种可解释的非局部网络用于COVID-19诊断
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于多任务深度学习的COVID-19患者识别方法，结合X射线和CT扫描图像，准确率分别为84.67％和98.78％。同时提出了一种定量分析策略，可确定感染区域百分比，为COVID-19检测和感染区域定位提供了有前景的结果。
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关键要点
- 该研究提出了一种基于多任务深度学习的COVID-19患者识别方法。
- 结合X射线和CT扫描图像，COVID-19检测的准确率分别为84.67％和98.78％。
- 研究中提出了一种定量分析策略，以确定感染区域的百分比。
- 该方法为COVID-19检测和感染区域定位提供了有前景的结果。
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