各界新聞網訊(海云 付一楓)面對疫情防控的嚴峻態(tài)勢，西安電子科技大學的科教人員，秉承牢記、踐行“全心全意為人民服務”的傳承，發(fā)揮學科優(yōu)勢，與時間賽跑，攻克急難，研發(fā)助力打贏新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控阻擊戰(zhàn)的成果，用科技的力量助力戰(zhàn)“疫”勝利。

　　成果一是基于深度學習的新冠肺炎早期檢測篩查系統(tǒng)。疫情發(fā)生以來，該校計算機科學與技術學院智能軟件與系統(tǒng)新技術研究所副教授張亮帶領團隊成員與西安交通大學第二附屬醫(yī)院抗疫一線的影像科醫(yī)生，通過遠程網絡會議，在前期醫(yī)學影像處理的研究基礎上開展科研攻關，討論方案、設計模型，依托上海瑞金醫(yī)院、西安交通大學第二附屬醫(yī)院等的新冠肺炎疑似、確診患者肺部CT影像，通過綜合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特點，設計開發(fā)出基于深度學習的新型冠狀病毒的早期檢測篩查模型系統(tǒng)。

　　經醫(yī)院門診數(shù)據(jù)排查測試，該模型可以減輕醫(yī)護人員近80%的工作量，新冠肺炎患者的檢測召回率超過95%。目前，模型系統(tǒng)正在進行最后的調試工作，將盡快投入到“戰(zhàn)疫”一線，緩解醫(yī)護人員緊缺、確診檢測工作耗時較長等問題，減少醫(yī)護人員的工作時間和勞動強度，提高工作效率。

　　成果二是疫情高風險區(qū)域防控測溫與身份識別預警及疫情數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。為快速對疫情防控一線流動人員進行體溫篩查和人員信息采集，做好“防”的前提，為“治”爭取更多時間，使“控”取得最好效果。西電通信工程學院相征教授團隊依托科研積累與技術優(yōu)勢，立足新冠肺炎防疫工作實際，發(fā)揮團隊力量,加強系統(tǒng)集成攻關，快速研發(fā)成功“疫情高風險區(qū)域防控測溫與身份識別預警及疫情數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)”。

　　該系統(tǒng)硬件便于攜帶和快速部署，且開機即可使用。該系統(tǒng)可用在口岸、機場、車站、辦公樓等場所人流出入通道，在關口或閘機口安裝非接觸式體溫篩查儀，實現(xiàn)所有出入人流的體溫實時監(jiān)測和超溫預警。系統(tǒng)通過對紅外熱成像非接觸式測溫、二代身份證識別、后臺聯(lián)動報警等幾種技術集成應用，采用自組網技術進行低成本、大容量監(jiān)測數(shù)據(jù)實時回傳，實現(xiàn)各種場所對流動人員體溫檢測和身份識別。

　　目前，該系統(tǒng)現(xiàn)已成功運用于西安北客站、環(huán)球印務有限公司等公共防役關口。

　　成果三是基于強關聯(lián)規(guī)則的疫情發(fā)展分析與預測。西安電子科大電子工程學院馮偉及團隊成員，利用國家衛(wèi)健委、湖北衛(wèi)健委和國家疾控中心的每日確診人數(shù)和每日死亡人數(shù)等多組數(shù)據(jù)，通過綜合分析并尋找變量之間的隱性規(guī)律，建立了基于強關聯(lián)規(guī)則的疫情發(fā)展分析與預測模型，可用于對疫情進展和趨勢進行科學評估。

　　該模型現(xiàn)已實現(xiàn)了對全國、湖北和除湖北外其他地區(qū)的疫情確診人數(shù)、日增人數(shù)、死亡人數(shù)等的建模和預測。在累計和平均日增確診人數(shù)預測中，該模型對湖北地區(qū)前23天的預測相對誤差為1.6%和8.6%，對全國其他地區(qū)的預測相對誤差為1.2%和8.4%。其咨詢報告初版已提交給國家工信部等，作為疫情發(fā)展趨勢分析的決策參考。