Chest X-ray Classification Based on Deep Neural Network

2024

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/aic61668.2024.10730835
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This study demonstrates how artificial intelligence (AI) is transforming medical diagnosis, particularly for respiratory disorders such as COVID-19 and influenza. The project aims to enhance global healthcare systems by accurately and rapidly identifying respiratory disorders through AI-driven chest X-ray analysis. Given the significant public health implications of infections like COVID-19, the importance of this work is paramount. Convolutional Neural Networks (CNNs) are employed to analyze chest X-ray images and detect patterns indicative of viral infections. Key components of the project include convolutional blocks, the RMSprop optimizer, 2D max pooling, dropout regularization, and the categorical cross-entropy loss function. Two CNN models are developed from scratch to balance complexity and efficacy in X-ray image classification.