A deep learning-based technique for identifying COVID-۱۹ from chest X-ray images
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 89
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MML-6-1_005
تاریخ نمایه سازی: 9 آبان 1402
چکیده مقاله:
This study uses deep learning algorithms and CT (Computed Tomography) scans to diagnose COVID-۱۹. First, we introduce a novel method to reduce noise in CT images by combining wavelet transformation with fuzzy logic. Then, using the suggested combined global and local threshold technique, we segmented lung pictures. Lung areas from CT scans can be successfully segregated in this manner. Features and categorization will be extracted in the following stage. While an SVM (Support Vector Machine) is used for classification, AlexNet extracts features. Three categories of data are categorized with a ۹۹.۸% accuracy: COVID-۱۹, Viral Pneumonia, and Normal. The proposed strategy outperforms earlier approaches in terms of classification performance.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ziba Bouchani
Department of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :