Automated Methods for Detection and Classification Pneumonia Based on X-Ray Images Using Deep Learning

卷积神经网络 深度学习 人工智能 再培训 肺炎 2019年冠状病毒病(COVID-19) 计算机科学 二元分类 过程(计算) 局部二进制模式 图像(数学) 模式识别(心理学) 计算机视觉 机器学习 医学 病理 直方图 支持向量机 疾病 国际贸易 传染病(医学专业) 内科学 业务 操作系统
作者
Khalid El Asnaoui,Chawki Youness,Ali Idri
出处
期刊:Studies in big data 卷期号:: 257-284 被引量:205
标识
DOI:10.1007/978-3-030-74575-2_14
摘要

Recently, researchers, specialists, and companies around the world are rolling out deep learning and image processing-based systems that can fastly process hundreds of X-Ray and Computed Tomography (CT) images to accelerate the diagnosis of pneumonia such as SARS, covid-19, etc., and aid in its containment. Medical image analysis is one of the most promising research areas; it provides facilities for diagnosis and making decisions of several diseases such as MERS, covid-19, etc. In this paper, we present a comparison of recent deep convolutional neural network (CNN) architectures for automatic binary classification of pneumonia images based on fined tuned versions of (VGG16, VGG19, DenseNet201, Inception_ResNet_V2, Inception_V3, Resnet50, MobileNet_V2 and Xception) and a retraining of a baseline CNN. The proposed work has been tested using chest X-Ray & CT dataset, which contains 6087 images (4504 pneumonia and 1583 normal). As a result, we can conclude that the fine-tuned version of Resnet50 shows highly satisfactory performance with rate of increase in training and testing accuracy (more than 96% of accuracy).

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
咸鱼已躺平完成签到,获得积分10
1秒前
诡异的饭团完成签到,获得积分10
2秒前
anan完成签到 ,获得积分10
3秒前
常绝山完成签到 ,获得积分10
3秒前
幽默皮皮虾完成签到,获得积分10
3秒前
易止完成签到 ,获得积分10
3秒前
just完成签到,获得积分10
4秒前
6秒前
Disguise完成签到,获得积分10
6秒前
Young4399完成签到 ,获得积分10
6秒前
火星上宛秋完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
7秒前
szh123完成签到 ,获得积分10
8秒前
Luke发布了新的文献求助10
10秒前
mauve完成签到 ,获得积分10
10秒前
丽丽完成签到,获得积分10
14秒前
敏感笑槐完成签到 ,获得积分10
15秒前
Luke完成签到,获得积分10
15秒前
得鹿梦鱼完成签到,获得积分10
16秒前
嗝嗝完成签到,获得积分10
18秒前
Perry应助科研通管家采纳,获得30
18秒前
18秒前
今后应助水晶茶杯采纳,获得10
18秒前
peterlzb1234567完成签到,获得积分10
20秒前
natsu401完成签到 ,获得积分10
23秒前
mmddlj完成签到 ,获得积分10
23秒前
健康的雁凡完成签到,获得积分10
23秒前
稳重完成签到 ,获得积分10
25秒前
28秒前
haiqi完成签到,获得积分20
32秒前
白智妍发布了新的文献求助10
33秒前
王叮叮完成签到,获得积分10
34秒前
jeronimo完成签到,获得积分10
35秒前
35秒前
pcr163应助大橙子采纳,获得150
38秒前
李燕发布了新的文献求助10
40秒前
道友等等我完成签到,获得积分0
40秒前
狂野乌冬面完成签到 ,获得积分10
44秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022