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新型冠狀病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)具有高傳染性，嚴重威脅人民群眾的生命安全，快速篩查可以實現(xiàn)快速治療、防止肺炎進展。目前COVID-19檢測診斷方法的金標準為逆轉(zhuǎn)錄聚合酶鏈式反應(reverse transcription-polymerase chain reaction, RT-PCR),但是由于核酸檢測存在耗時且假陰性率偏高的問題，而影像醫(yī)生對醫(yī)學圖像的診斷存在主觀性且工作量巨大，因此借助人工智能(artificial intelligence, AI)技術(shù)對實現(xiàn)COVID-19的快速診斷至關(guān)重要。隨著AI在醫(yī)學領域的成功應用，深度學習技術(shù)成為輔助診斷新型冠狀病毒肺炎的有效方法。近年來許多學者使用深度學習技術(shù)來構(gòu)建對醫(yī)學圖像進行智能診斷的模型，本文的主要內(nèi)容就是對這類模型進行總結(jié)和分析，介紹了分割肺部區(qū)域的模型、實現(xiàn)二分類或多分類的分類模型以及模型在臨床上的應用。與此同時，在文章中分析了COVID-19患者的影像學特點，COVID-19患者多雙肺受累，其中磨玻璃影是最常見的影像征象。對COVID-19研究的最新進展也進行了介紹...