Pneumonia Detection from X- Ray Images using Convolutional Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Pneumonia is a condition in which the air sacs in the lungs, known as alveoli, become inflamed due to an infection. This inflammation causes the affected air sacs to fill up with fluid or pus. Pneumonia is a condition in which the air sacs in the lungs, known as alveoli, become inflamed due to an infection. This inflammation causes the affected air sacs to fill up with fluid or pus.Mild to severe symptoms might range from having a cough that produces mucus (a sticky substance), to having a fever, chills, and difficulty breathing. Your age, general health, and the cause of your illness all affect how serious your case of pneumonia is.During 2020,COVID pandemic, pneumonia had been a life-threatening disease. Many people have expired during the COVID crisis. However, 50% of the people full of COVID were recovered by medication. On the opposite hand people faced with pneumonia, if tormented by COVID -19 hopelessly lost their lives. The patients littered with pneumonia were 54.64% among severe COVID-19 cases and 5% mediocre COVID-19 cases.The project requires the proper x-ray image of the patient. The preference is on x-ray since it's affordable for people too. X-ray is cost-efficient in comparison to CT-SCAN.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».