新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)具有高传染性，严重威胁人民群众的生命安全，快速筛查可以实现快速治疗、防止肺炎进展。目前COVID-19检测诊断方法的金标准为逆转录聚合酶链式反应(reverse transcription-polymerase chain reaction, RT-PCR),但是由于核酸检测存在耗时且假阴性率偏高的问题，而影像医生对医学图像的诊断存在主观性且工作量巨大，因此借助人工智能(artificial intelligence, AI)技术对实现COVID-19的快速诊断至关重要。随着AI在医学领域的成功应用，深度学习技术成为辅助诊断新型冠状病毒肺炎的有效方法。近年来许多学者使用深度学习技术来构建对医学图像进行智能诊断的模型，本文的主要内容就是对这类模型进行总结和分析，介绍了分割肺部区域的模型、实现二分类或多分类的分类模型以及模型在临床上的应用。与此同时，在文章中分析了COVID-19患者的影像学特点，COVID-19患者多双肺受累，其中磨玻璃影是最常见的影像征象。对COVID-19研究的最新进展也进行了介绍...