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基于深度学习的新型冠状病毒肺炎诊断研究综述 本文综述了基于深度学习的新型冠状病毒肺炎（COVID-19）诊断研究，旨在快速准确地检测和诊断 COVID-19，以控制疫情。目前，COVID-19 检测诊断方法主要包括核酸检测和基于医学影像的人工诊断，但是这两种方法存在一定的缺陷。基于深度学习的 COVID-19 检测诊断模型可以有效地辅助医学专家对 COVID-19 的高效诊断治疗。 深度学习在 COVID-19 诊断中的应用可以分为两个方面：一是基于 X 射线图像和计算机断层扫描图像的图像分析，二是基于深度学习的图像分类和检测。深度学习模型可以自动学习图像特征，从而实现高效的图像分类和检测。 本文对基于深度学习的 COVID-19 检测诊断模型进行了分类和比较，总结了主流影像数据集和相关评价指标，并对模型任务和影像数据类型进行了分类介绍。此外，本文还介绍了用于抗击 COVID-19 的优秀应用系统，并探讨了该领域的未来发展趋势。 深度学习技术在 COVID-19 诊断中的应用具有重要意义。深度学习模型可以自动学习图像特征，从而实现高效的图像分类和检测。深度学习模型可以快速处理大量图像数据，从而加速 COVID-19 的检测和诊断。深度学习模型可以与其他技术结合，例如机器人和计算机视觉，实现更智能的 COVID-19 诊断系统。 本文的贡献在于总结了基于深度学习的 COVID-19 检测诊断模型，评价了模型的性能，比较了不同的模型，并探讨了该领域的未来发展趋势。本文的结果可以为 COVID-19 的检测和诊断提供科学依据，并为该领域的研究和应用提供参考。 基于深度学习的 COVID-19 检测诊断模型可以分为以下几种： 1. 基于 X 射线图像的深度学习模型：该模型可以自动学习 X 射线图像特征，从而实现高效的 COVID-19 检测和诊断。 2. 基于计算机断层扫描图像的深度学习模型：该模型可以自动学习计算机断层扫描图像特征，从而实现高效的 COVID-19 检测和诊断。 3. 基于深度学习的图像分类模型：该模型可以自动学习图像特征，从而实现高效的图像分类和检测。 4. 基于深度学习的图像检测模型：该模型可以自动学习图像特征，从而实现高效的图像检测和诊断。 本文对基于深度学习的 COVID-19 检测诊断模型进行了综述和比较，评价了模型的性能，比较了不同的模型，并探讨了该领域的未来发展趋势。本文的结果可以为 COVID-19 的检测和诊断提供科学依据，并为该领域的研究和应用提供参考。