A Comparative Evaluation of Diverse Deep Learning Models for the COVID-19 Prediction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning methodologies are now feasible in practically every sphere of modern life because to technological advancements. Because of its high level of accuracy, deep learning can automatically diagnose and classify a wide variety of medical conditions in the field of medicine. The coronavirus first appeared in Wuhan, China, in December 2019, and quickly spread throughout the world. The pandemic of COVID-19 presented significant challenges to the world's health care system. PCR and medical imaging can diagnose COVID-19. There has a negative impact on the health of people as well as the global economy, education, and social life. The most significant challenge in stymieing the rapid propagation of the disease is locating positive Corona patients as promptly as possible. Because there are no automated tool kits, additional diagnostic equipment will be required. According to radiological studies, these images include important information about the coronavirus. Accurate treatment of this virus and a solution to the problem of a lack of medical professionals in remote areas may be possible with the help of a specialized Artificial Intelligence (AI) system and radiographic pictures. We used pre-trained CNN models Xception, Inception, ResNet-50, ResNet-50V2, DenseNet121, and MobileNetV2 to correct the COVID-19 classification analytics. In this paper, we investigate COVID-19 detection methods that make use of chest X-rays. According to the findings of our research, the pre-trained CNN Model that makes use of MobileNetV2 performs better than other CNN techniques in terms of both the size of the solution and its speed. Our method might be of use to researchers in the process of fine-tuning the CNN model for efficient COVID screening.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle