Optimizing Multi Neural Network Weights for COVID-19 Detection Using Enhanced Artificial Ecosystem Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The role of machine learning in medical research, particularly in addressing the COVID-19 pandemic, has proven to be significant.The current study delineates the design and refinement of an artificial intelligence (AI) framework tailored to differentiate COVID-19 from Pneumonia utilizing X-ray scans in synergy with textual clinical data.The focal point of this research is the amalgamation of diverse neural networks and the exploration of the impact of metaheuristic algorithms on optimizing these networks' weights.The proposed framework uniquely incorporates a lung segmentation process using a pre-trained ResNet34 model, generating a mask for each lung to mitigate the influence of potential extraneous features.The dataset comprised 579 segmented X-ray images (Anteroposterior and Posteroanterior views) of COVID-19 and Pneumonia patients, supplemented with each patient's textual medical data, including age and gender.An enhancement in accuracy from 94.32% to 97.85% was observed with the implementation of weight optimization in the proposed framework.The efficacy of the model in detecting COVID-19 was further ascertained through a comprehensive comparison with various architectures cited in the existing literature.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».