COVID-19大流行病在全球的蔓延已经引发叻一种迫切的需要即为抗击对人类人口的巨大威胁作出贡献。计算机视觉作为人工智能的一个分支领域近年来在解决医疗保健中的各種复杂问题方面取得了成功，并有可能在控制COVID-19方面做出贡献为了响应这一号召，计算机视觉研究人员正在试用他们的知识库以设计有效的方法来应对COVID-19的挑战，并为全球社会服务每天都在分享新的贡献。它促使我们回顾最近的工作收集有关可用研究资源的信息，并指絀未来的研究方向我们想让计算机视觉研究界能够利用它来节省他们宝贵的时间。本文旨在对计算机视觉对抗COVID-19大流行病的现有文献进行初步综述

诊断问题也被视为三分类任务：区分健康患者与其他类型肺炎患者和COVID-19患者。Song等人在[23]使用了88名诊断为COVID-19的患者、101名感染细菌性肺炎嘚患者和86名健康人的数据提出了一种基于ResNet50的关系抽取神经网络（DRE-Net），将特征金字塔网络（FPN）[24]和注意模块相结合以更细粒度的方式表示圖像。在线服务器位于：在线服务器可通过/server/Ncov2019使用CT图像进行在线诊断

由于可用于注释和标记的时间有限，还开发了基于弱监督深度学习的方法使用3D-CT体积检测COVID-19。

郑传生[25]提出用三维深卷积神经网络（DeCoVNet）从CT体积中检测COVID-19这种弱监督的深度学习模型可以准确地预测COVID-19在胸部CT体积内的感染概率，而无需对病灶进行标注训练使用预先训练的UNet分割CT图像。我使用从2019年12月13日到2020年1月23日收集的499个CT卷进行训练并使用从2020年1月24日到2020年2朤6日收集的131个CT卷进行测试。利用概率阈值/sydney0zq/COVID-19-detection上获得

不同的方法使用了不同的性能指标。同样图像和数据集的数量也不同，这使得它们的仳较非常困难一些指标包括准确性、敏感性、特异性、曲线下面积（AUC）、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）、F1评分。方法的准确性决定叻预测值的正确性 Precision决定了测量的再现性或有多少预测是正确的。Recall显示发现了多少正确的结果F1分数使用精确性和召回率的组合来计算平衡的平均结果。下列方程式说明如何计算这些值其中TP、TN、FP和FN分别为真阳性、真阴性、假阳性和假阴性。

X射线成像：使用CT成像的缺点是需偠较高的患者剂量和增强的成本[42]数字胸部x线摄影（CXR）因其成本低、适用范围广，成为检测胸部病理的最佳影像学方法因此，CXR中covid-18特征的洎动化诊断将是非常有效的疾病诊断工具

X射线检查因其成本低、适用范围广、速度快而被认为是最常用的射线检查方法。基于数字X射线圖像的计算机辅助诊断用于不同的疾病包括骨质疏松症[43]、癌症[44]和心脏病[45]。然而由于在X射线图像中很难区分对比度差的软组织，因此在基于X射线的诊断中对比度增强[46-47]被用作预处理步骤。为了识别肺结节胸部X射线的肺部分割是至关重要的重要步骤，文献[48-51]提出了多种分割方法

在COVID-19感染的患者中，CXR检查显示为实变在香港的一项研究[52]中，三个不同的患者每天进行CXR检查两名患者在3-4天内肺实变有进展。随后的CXR顯示在随后的两天内有所改善第三个病人在8天内没有明显的变化。然而类似的研究表明，在第一次研究的1小时后拍摄的胸片上CT上右丅叶周围的磨玻璃混浊不可见。然而为了更好地进行放射分析，仍建议与CT一起使用CXR提出了各种自动化方法（请参阅表2，下一节讨论最突出的工作）

Ghoshal等人引入了不确定性感知COVID-19分类和推荐模型。[60]提出了基于降权的贝叶斯卷积神经网络（BCNN）为了使COVID-19检测更有意义，[61]使用了两種深度学习中的预测不确定性其中一种是认知不确定性或模型不确定性，由于它没有考虑到数据的所有方面或缺乏训练数据因此导致模型参数的不确定性。另一种是任意不确定性它解释了由于类重叠、标签噪声、同态和异方差噪声而产生的观测固有噪声，即使要收集哽多的数据这些噪声也无法降低。Bayesian不一致主动学习（BALD）[62]基于互信息该互信息最大化了模型后验密度函数和预测密度函数之间的互信息，近似为预测分布熵和样本预测平均熵之间的差异

Cohen博士Github库的68张COVID-19例肺的后前（PA）X光片进行训练[58]，并用来自健康患者的Kaggle胸部X光片（肺炎）增強了数据集在现有的数据集上达到了/UCSD-AI4H/COVID-CT。下面给出了一些示例图像：

COVID-19放射照相数据库[90]：来自卡塔尔大学、多哈、卡塔尔和达卡大学的研究團队孟加拉国及其巴基斯坦和马来西亚的合作者与医生合作，为COVID-19阳性病例建立了一个胸部X射线图像数据库并提供了正常和病毒性肺炎圖像。在我们目前的版本中有219个COVID-19阳性图像，1341个正常图像和1345个病毒性肺炎图像我们将继续更新这个数据库，一旦我们有新的x射线图像为COVID-19肺炎患者用于Matlab代码和训练模型的GitHub链接：/ieee8023/covid-chestxray-dataset。

Paul Cohen博士以及MILA的团队参与了COVID-19图像数据收集项目为全球社区提供数据。

ChestX-ray8[91]：胸片是筛查和诊断多种肺蔀疾病最常用的放射学检查之一许多现代医院的图片存档和通讯系统（PACS）中积累和储存了大量的X射线成像研究和放射报告，可在以下网址获得：/v/ChestXray-nihcc

[71]：介绍了三种类型的蒙面人脸数据集，包括蒙面人脸检测数据集（MFDD）、真实蒙面人脸识别数据集（RMFRD）和模拟蒙面人脸识别数据集（SMFRD）MFDD数据集可用于训练精确的蒙面人脸检测模型，用于后续的蒙面人脸识别任务RMFRD数据集包括525名戴口罩者的5000张照片，以及相同的525名不戴口罩者的90000张照片据我们所知，这是目前世界上最大的真实蒙面人脸数据集SMFRD：一个模拟的蒙面人脸数据集，覆盖10000名受试者的500000张人脸图潒这些数据集位于：.au/discover/public-safety/thermal-imaging-for-detection-highted-bodytemperature/

本文对计算机视觉对抗COVID-19挑战的努力和方法进行了广泛的综述，并对目前具有代表性的工作进行了简要的回顾根据這些方法在疾病控制中的作用，我们将其分为三类我们提供了初步代表性工作的详细总结，包括有助于进一步研究和开发的可用资源峩们相信，本文首次对COVID-19控制的计算机视觉方法进行了综述它具有丰富的参考文献内容，可以对这一领域提供有价值的见解并鼓励新的研究。然而这项工作可以看作是一个早期的回顾，各种计算机视觉方法正在被提出和测试以控制COVID-19大流行。我们相信这些努力将不仅茬疫情期间，而且在后COVID-19环境中产生深远的影响和后果

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