Transfer Learning-Based Model for Automated COVID-19 Detection Using Computerized Tomography Scan Graph
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has had a huge impact on healthcare systems worldwide since 2019. In this study, we discussed how the combination of transfer learning and traditional classifiers performed for image classification of healthy people, COVID-19 patients, pneumonia patients, and lung cancer patients. Methods: Different combinations of image preprocessing methods and transfer learning architectures were tested and evaluated. The best performed combination was chosen as feature extractor. Features was finally classified by support vector machine (SVM) and optimized by particle swarm optimization (PSO) algorithm. Results: When combined VGG16 architecture with the PSO-SVM approach, we obtained exciting results, with 93.5% accuracy in recognition. Conclusions: The experiments’ results suggest VGG16 can reach high accuracy with a small number of epochs. And using VGG16 as a feature extractor then combining it with SVM and appropriate optimization algorithm can improve the classification performance. The new developed classification algorithm may to some extent help clinicians lighten their workload when facing COVID-19 diagnostic problems. Clin Infect Immun. 2022;7(2):37-48 doi: https://doi.org/10.14740/cii154
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».