基于深度学习的新冠肺炎CT图像分类方法、系统及设备

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的新冠肺炎CT图像分类方法、系统及设备，方法包括：从一个CT序列中选择n张图像输入到预先训练好的第一新冠肺炎深度学习模型进行分类，得到是否患有肺炎的分类结果；将患有肺炎的图像输入到预先训练好的第二新冠肺炎深度学习模型进行分类，得到病人是否患有新冠肺炎的第一分类结果；将患有肺炎的图像对应的临床诊断特征数据输入到预先训练好的SVM模型进行分类，得到是否患有新冠肺炎的第二分类结果；将第一分类结果和第二分类结果进行融合，根据融合结果得到病人是否患有新冠肺炎的分类结果。