近日，澳門科技大學資訊科技學院博士後葉奔與博士生袁茜茜在資訊科技學院蔡占川教授的指導下在國際權威期刊《IEEE Transactions on Industrial Informatics》上發表題為 「Severity Assessment of COVID-19 Based on Feature Extraction and V-Descriptors」（DOI ：10.1109/TII.2021.3056386）的學術論文。澳門科技大學為該論文的唯一完成單位，蔡占川教授為該論文的通訊作者。
該論文由澳門科技大學研究人員獨立完成，主要開展基於胸部CT圖像的新冠肺炎感染區分割、檢測和診斷研究。此研究提出了一種從胸部CT影像中識別肺部感染特徵的新方法，並根據選取的影像特徵評估COVID-19肺部感染的嚴重性。具體來說，該研究首先在胸部CT影像中，針對雙肺的分割，校正確定肺部區域，從肺區域獲得肺輪廓；然後，選取粗糙度、對比度、粗略度和熵作為感染區域紋理特徵以獲取COVID-19感染區域，以及從感染區域獲取病變輪廓；最後，将紋理特徵和V描述子融合為COVID-19嚴重性估計的評估描述符。與大多數現有方法相比，新描述符包含的信息更多，因此，新描述符更適合評估COVID-19肺部感染的嚴重性。該論文在同行評審過程期間多次獲得審稿人的高度評價。是次研究得到了澳門科學技術發展基金新冠肺炎抗疫專項項目《新冠肺炎CT影像快速檢測與識別技術》的資助。該論文在線發表網址如下：https://ieeexplore.ieee.org/document/9346008。
《IEEE Transactions on Industrial Informatics》由IEEE Industrial Electronics Society（IEEE-IES）出版發行，是自動化與控制系統以及計算機工業應用方向權威的國際期刊。該期刊在2019年的影響因子為9.112，在COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS領域排名為4/109。
新冠肺炎CT影像檢測流程示意圖（截選自該論文）
