该研究提出了一种基于卷积神经网络的两阶段分类框架，用于检测COVID-19和社区获得性肺炎的胸部CT图像。该框架在切片级分类上的准确率达到94％以上，并在三路分类中的COVID-19、CAP和健康分类上的准确度超过89.3％。经过验证，该框架的总体准确率达到90％，在评估中排名第一。