A deep learning-based technique for identifying COVID-۱۹ from chest X-ray images
Publish place: Modern Medical Laboratory Journal، Vol: 6، Issue: 1
Publish Year: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 118
This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- 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
Abstract:
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.
Keywords:
Authors
Ziba Bouchani
Department of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :