A Deep Ensemble Dynamic Learning Network for Corona Virus Disease 2019 Diagnosis

人工智能 计算机科学 集成学习 深度学习 特征(语言学) 模式识别(心理学) 医学诊断 预处理器 卷积神经网络 机器学习 医学 病理 哲学 语言学
作者
Zhijun Zhang,Bozhao Chen,Yamei Luo
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:35 (3): 3912-3926 被引量:11
标识
DOI:10.1109/tnnls.2022.3201198
摘要

Corona virus disease 2019 is an extremely fatal pandemic around the world. Intelligently recognizing X-ray chest radiography images for automatically identifying corona virus disease 2019 from other types of pneumonia and normal cases provides clinicians with tremendous conveniences in diagnosis process. In this article, a deep ensemble dynamic learning network is proposed. After a chain of image preprocessing steps and the division of image dataset, convolution blocks and the final average pooling layer are pretrained as a feature extractor. For classifying the extracted feature samples, two-stage bagging dynamic learning network is trained based on neural dynamic learning and bagging algorithms, which diagnoses the presence and types of pneumonia successively. Experimental results manifest that using the proposed deep ensemble dynamic learning network obtains 98.7179% diagnosis accuracy, which indicates more excellent diagnosis effect than existing state-of-the-art models on the open image dataset. Such accurate diagnosis effects provide convincing evidences for further detections and treatments.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
刚刚
安静发布了新的文献求助10
1秒前
上官若男应助PANYIAO采纳,获得10
2秒前
5秒前
tingting9发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
Akim应助高手采纳,获得10
6秒前
6秒前
李健的小迷弟应助ZZZ采纳,获得10
6秒前
你好呀嘻嘻完成签到 ,获得积分10
6秒前
zwxzghgz完成签到,获得积分10
7秒前
hello发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
11秒前
11秒前
crazy完成签到,获得积分10
12秒前
咩咩羊发布了新的文献求助10
13秒前
易儿发布了新的文献求助10
13秒前
PANYIAO发布了新的文献求助10
14秒前
李彪完成签到,获得积分20
14秒前
小柒完成签到,获得积分10
15秒前
Lucas应助13223456采纳,获得10
16秒前
18秒前
chris发布了新的文献求助50
18秒前
简单面包完成签到,获得积分10
21秒前
踏实的老四完成签到,获得积分20
21秒前
23秒前
洪汉发布了新的文献求助50
25秒前
26秒前
27秒前
hahahah发布了新的文献求助20
28秒前
Hello应助猪猪hero采纳,获得10
29秒前
飞快的夜天完成签到 ,获得积分10
29秒前
29秒前
Quinna发布了新的文献求助10
32秒前
33秒前
34秒前
ZZICU完成签到,获得积分10
35秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
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 3989242
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531393
关于积分的说明 11253753
捐赠科研通 3270010
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804868
邀请新用户注册赠送积分活动 882084
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809136