文章摘要:由于影像学技术在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的诊断和评估中发挥了重要作用，COVID-19相关数据集陆续被公布，但目前针对相关文献中数据集以及研究进展的整理相对较少。为此，通过COVID-19相关的期刊论文、报告和相关开源数据集网站，对涉及到的新冠肺炎数据集及深度学习模型进行整理和分析，包括计算机断层扫描(CT)图像数据集和X射线(CXR)图像数据集。同时，对这些数据集呈现的医学影像的特征进行分析；重点论述开源数据集，及在相关数据集上表现较好的分类和分割模型。最后讨论了肺部影像学技术在未来的发展趋势。

文章关键词:COVID-19数据集,深度学习,图像分割,图像分类,

项目基金:国家自然科学基金（61876112）,

论文作者:刘锐¹ 丁辉^1,2 刘铁^1,4 

作者单位:1. 首都师范大学信息工程学院 2. 成像技术北京市高精尖创新中心 4. 电子系统可靠性技术北京市重点实验室 

论文分类号: R563.1;R816.4;TP391.41

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