├── Data-split
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│ ├── ictcf
│ │ ├── nCT
│ │ │ ├── test_nCT.txt
│ │ │ ├── train_nCT.txt
│ │ │ └── val_nCT.txt
│ │ └── pCT
│ │ ├── test_pCT.txt
│ │ ├── train_pCT.txt
│ │ └── val_pCT.txt
│ └── UCSD
│ ├── COVID
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│ │ └── valCT_COVID.txt
│ └── NonCOVID
│ ├── testCT_NonCOVID.txt
│ ├── trainCT_NonCOVID.txt
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├── model_backup
│ ├── ictcf
│ │ ├── DenseNet.pt
│ │ └── mp_DenseNet.pt
│ └── UCSD
│ ├── DenseNet.pt
│ └── mp_DenseNet.pt
├── model_code
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│ ├── ictcf.py
│ └── UCSD.py
├── model_result
│ ├── ictcf
│ │ ├── DenseNet.txt
│ │ ├── mp_DenseNet.txt
│ │ ├── result_vis.R
│ │ ├── test_DenseNet.txt
│ │ └── test_mp_DenseNet.txt
│ └── UCSD
│ ├── DenseNet.txt
│ ├── mp_DenseNet.txt
│ ├── result_vis.R
│ ├── test_DenseNet.txt
│ └── test_mp_DenseNet.txt
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Two-dimensional sparse matrix profile: Unsupervised pattern-based anomely detection in CT imaging COVID-19 diagnosis
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