CNN Models Using Chest X-Ray Images for COVID-19 Detection: A Survey
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic, which began in 2019, has spread globally, causing substantial human suffering and economic disruption.A collaborative global effort is essential to combat this disease.Artificial Intelligence has played a pivotal role in this battle, providing numerous deep learning strategies to automate the detection of COVID-19.Among these strategies, Convolutional Neural Network (CNN) models have emerged as a particularly potent tool for COVID-19 detection through the analysis of medical images.The present paper provides a comprehensive survey of various CNN models that have been developed for the classification of X-ray images in the context of COVID-19.These models have been categorized into three groups for the purpose of this review.The first category is centered on models that utilize transfer learning from pre-trained CNN models.The second one consists of Custom CNN Models that have been developed from scratch.The final category, known as Hybrid CNN Models, integrates elements from both of the previous categories.Outlined with details regarding the dataset size, the number of classes considered, the architecture of the model, and the criteria used for performance evaluation, encompassing accuracy, sensitivity, and specificity.This review thus provides a comprehensive overview of the current landscape of CNN models for COVID-19 detection using X-Ray images, offering valuable insights for future research in this critical area.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».