Enhanced Disease Detection Using Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization and Multi-Objective Cuckoo Search in Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Delayed diagnosis of numerous diseases often results in postponed treatment, adversely affecting patient outcomes.By analyzing biological signals and patient photographs, critical information about an individual's health or the severity of a medical condition can be obtained for various diseases.Signals from Electroencephalography (EEG), Electrocardiography (ECG), and Electrooculography (EOG) can be used to predict and diagnose disorders related to the brain, heart, eyes, muscles, and nervous system.Additionally, biomedical images acquired through X-ray, ultrasound, and magnetic resonance imaging can be utilized for disease diagnosis and detection with the help of image processing techniques, artificial intelligence, and deep learning methods.In this study, we propose a novel approach that combines the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) algorithm and Multi-Objective Cuckoo Search (MOCS) with Convolutional neural networks (CNNs) to achieve highly accurate disease classification using chest X-ray images.Our method begins by applying a contrast enhancement strategy, specifically, the CLAHE algorithm, with MOCS for optimal parameter selection to attain the highest classification performance.Subsequently, contrast-enhanced images are fed into the CNNs to further improve image quality and classification accuracy.Our approach is employed to categorize three types of chest X-ray images, namely, unhealthy, normal (healthy), and pneumonia.To assess the performance of our proposed method, we utilize the widely-used "COVID-19 Radiography" dataset.Experimental results yield an accuracy rate of 99.16%, a precision rate of 99.20%, and a sensitivity rate of 98.99%.These findings demonstrate that our proposed model outperforms existing techniques in the literature and can be effectively employed for disease detection and classification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».