covid-cxr:神经网络模型通过COVID-19特征的存在对胸部X光进行分类

COVID-19胸部X射线模型 该项目的目标是三方面的：（1）探索一种机器学习算法的开发，以区分呼吸道疾病测试对COVID-19呈阳性的个体的胸部X射线与其他X射线，（2）促进模式发现（3）建立在各种数据类型上训练的更健壮和可扩展的机器学习基础结构，以帮助对COVID-19做出全球响应。 我们呼吁机器学习从业者和医疗保健专业人员，他们可以为这项工作贡献自己的专业知识。 如果您有兴趣借出您的专业知识或通过数据共享协议来参与该项目，请与我们（在此页面底部）； 否则，请随意尝试此仓库中的代码库。 最初的模型是由加拿大伦敦市的市政人工智能应用实验室的Blake VanBerlo构建的。 已经在由标记为COVID-19感染呈阳性的X射线，正常X射线以及描述其他肺炎证据的X射线组成的数据集上训练了模型。 当前，我们使用可解释（即LIME）作为应用于模型的可解释性方法。 该项目需要更多的专业知识和更