新冠肺炎CT图像识别模型概要

新冠肺炎CT图像识别模型可以通过对CT图像进行分析，来判断患者是否感染了新冠病毒。一般来说，这种模型会首先将CT图像进行预处理和分割，以便更好地提取出有用的特征。然后，模型会基于这些特征使用一些机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）或支持向量机（SVM），来进行分类或回归。最后，模型会输出一个预测结果，指示患者是否感染了新冠病毒。这种模型通常需要大量的训练数据和合适的参数配置，以获得更准确的预测结果。