تشخیص بیماری کرونا از روی تصاویر اشعه ایکس با استفاده از تنظیم دقیق شبکه عصبی کانولوشنی عمیق و رویکرد یادگیری انتقالی
Publish place: Fourth International Conference on Soft Computing
Publish Year: 1400
Type: Conference paper
Language: Persian
View: 853
This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
Export:
Document National Code:
CSCG04_049
Index date: 14 March 2022
تشخیص بیماری کرونا از روی تصاویر اشعه ایکس با استفاده از تنظیم دقیق شبکه عصبی کانولوشنی عمیق و رویکرد یادگیری انتقالی abstract
تشخیص موارد ابتلا به بیماری کووید- ۱۹ ، برای مقابله با همه گیری آن امری بسیار کلیدی است. آزمایش PCR یک روش برای تشخیص این بیماری است اما م یتوان با تصویربرداری از قفسه سینه و مشاهده تغییرات آن نیز بیماری کووید- ۱۹ را تشخیص داد. در این پژوهش یک شبکه عصبی عمیق کانولوشنی بر پایه ResNet۵۰ و یادگیری انتقالی ساخته شد هاست و بخشی از این شبکه با مجموعه داده تصاویر اشعه ایکس قفسه سینه مورد آموزش قرار گرفته است. در این پژوهش ابتدا دسته بندی با سه کلاس "کووید- ۱۹ " و "بدون یافته" و "ذا تالریه" و سپس با دو کلاس "کووید- ۱۹ " و "بدون یافته" انجام شده است و با اعتبارسنجی متقابل ۵ بخشی، میانگین دقت ۸۹/۴۲ درصد برای دسته بندی سه کلاسه و ۹۹/۳۶ درصد برای دسته بندی دو کلاسه به دست آمده است .
تشخیص بیماری کرونا از روی تصاویر اشعه ایکس با استفاده از تنظیم دقیق شبکه عصبی کانولوشنی عمیق و رویکرد یادگیری انتقالی Keywords:
تشخیص بیماری کرونا از روی تصاویر اشعه ایکس با استفاده از تنظیم دقیق شبکه عصبی کانولوشنی عمیق و رویکرد یادگیری انتقالی authors
حمید نصیری
دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه صنعتی امیرکبیر
محمد باغبان
دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده علوم مهندسی، دانشگاه تهران؛