Computer Tomography Image Based Interconnected Antecedence Clustering Model Using Deep Convolution Neural Network for Prediction Of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The sudden appearance of the COVID-19 pandemic as a major health threat is a serious concern for global health professionals.The world's most pressing problem has now been revealed to be a deadly virus.Because of the limited supply of test kits and the need to screen and diagnose patients quickly, a self-operating detection strategy is required for the detection of COVID-19 infections and disorders.SARS-CoV-2 can be adequately screened to lessen the impact on healthcare systems.Models that incorporate a multitude of factors can predict the likelihood of infection.Deep convolutional neural networks (DCNN) use a fullresolution Convolutional network to partition the effected region for easier identification and classification.Use of an existing patient dataset with trained and tested samples for recognition, segmentation and classification is used to evaluate the proposed model.For clinicians worldwide, especially those in countries with little resources in the healthcare sector, new technologies are being developed.Computer Tomography (CT) testing results can be improved by using larger datasets from outside the field.There is a considerable possibility that CT scan interpretation could benefit from knowledge gained from out-ofthe-field training.In order to accurately classify and predict COVID-19 from CT scans, an effective Interconnected Antecedence Clustering Model employing DCNN (IACM-DCNN) is proposed in this research.There are a number of datasets taken into account by the proposed model, including https://andrewmvd.kaggle.com/datasetsand https://mosmed.ai/datasetsand https://github.com/UCSDAI4H/COVID-CT/tree/master.When compared to current models, the proposed model's detection accuracy is better.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».