分类器的目的是什么？
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该分类器的目标是使用深度神经网络（dnn）区分2019冠状病毒疾病（covid-19）和甲/乙型流感。该分类器结合临床数据和影像资料，如胸部x光（cxr）和计算机断层扫描（ct）图像，以提高诊断的准确性。
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该研究纳入了多少患者？
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共有525名covid-19患者和107名甲/乙型流感患者被纳入研究。
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联合网络系统中的数据是如何处理的？
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在联合网络系统中，有两个输入流：图像数据和临床数据。图像数据包括胸部x光（cxr）和计算机断层扫描（ct）图像，而临床数据则包含各种患者特定的信息。这两类数据分别由两组深度神经层进行独立处理。处理后，两个流的输出被合并形成一个综合表示，然后用于分类和诊断。这种方法使得分类器能够结合影像和临床信息，从而提高诊断的准确性。
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