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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.
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