COVID-19は、2020年に世界を急速に変化させた新型コロナウイルス感染症であり、疫学の分析や信号処理理論における前例のない課題を提起しました。このパンデミックへの対処として、効率的な処理や学習モデルの開発が求められています。医学画像はCOVID-19の管理において重要な役割を果たしますが、人間中心の解釈は主観的で面倒です。このため、医療画像の分析と解釈を行うRadiomicsモデルの開発に関心が高まっています。本記事では、信号処理と深層学習に基づくCOVID-19の診断や予後のためのモデルの現状、課題、機会を概説します。具体的には、COVID-19のための新しい理論的枠組み、画像モダリティ、Radiological特性について論じ、セグメンテーション、結果予測モデル、重症度評価、診断/分類モデルの各ドメインにおけるRadiomicモデルを紹介します。最後に、未解決の問題と新たな機会について詳述します。