JCS：JCS代码：通过联合分类和细分的可解释的COVID-19诊断系统

COVID-CS数据集和JCS模型 该论文的官方资料库：JCS：通过联合分类和分段进行解释的COVID-19诊断系统，IEEE图像处理事务（TIP）2021。 该存储库包含： COVID-CS数据集数据。 我们的JCS模型的培训和测试代码。 本文已被接受并发表在《 。 方法 介绍 最近，2019年冠状病毒病（COVID-19）在200多个国家/地区引起了大流行性疾病，影响了数十亿人。 为了控制感染，识别和分离感染者是最关键的步骤。 主要诊断工具是逆转录聚合酶链React（RT-PCR）测试。 尽管如此，RT-PCR测试的灵敏度仍不足以有效预防大流行。 胸部CT扫描测试是RT-PCR测试的有价值的补充工具，它可以高灵敏度地识别早期患者。 但是，胸部CT扫描测试通常很耗时，每个案例大约需要21.5分钟。 本文开发了一种新颖的关节分类和分割（JCS）系统，以执行实时且可解释的COVID-