Title: Automatic classification infectious disease X-ray images based on deep learning algorithms
Keywords: Convolution Neural Network
Covid 19
Inception
DenseNet121
ResNet50
vgg19
Xception
X-ray Image Classification
алгоритмы глубокого обучения
автоматическая классификация
рентгеновские изображения инфекционных болезней
нейронные сети
конволюционная нейронная сеть
классификация рентгеновских изображений
Issue Date: 2022
Citation: Automatic classification infectious disease X-ray images based on deep learning algorithms / T. Makarovskikh, A. Salah, A. Badr, P. Mishra, M. Abotaleb // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 042302.
Abstract: Последние технологические достижения позволяют использовать глубокое обучения практически во всех сферах жизни. Поскольку методы глубокого обучения точны, они могут быть использовать в медицине для классификации и выявления различных заболеваний. SARSCoV2 можно диагностировать с помощью ПЦР и медицинской визуализации. Для диагностики SARSCoV2 используется рентгеновский снимок грудной клетки.
Recent technological advancements allow deep learning to be employed in practically every aspect of life.Because deep learning techniques are so precise, they can be utilized in medicine to classify and detect various diseases. The coronavirus (SARSCoV2) epidemic has recently affected global health systems. SARSCoV2 may be diagnosed via PCR and medical imaging. A chest X-ray is used to diagnose SARSCoV2. This paper proposes a deep learning technique to distinguish SARSCoV2 positive and normal cases. X-rays are the traditional method for diagnosing SARSCoV2, and deep learning models have proven their superior ability to classify medical images, which will be the tool in the future for the classification of any other epidemics that may appear in the future. In this study, not only are the deep learning models finetuned, but also the hyperparameters are fine-tuned, which significantly improves the performance of the fine-tuned deep learning models. we developed a system based on deep learning algorithms to clas
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12398
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии



Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.