A Survey on Deep Learning Advances and Emerging Issues in Pneumonia and COVID19 Prediction

2022

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/bigcomp54360.2022.00029
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

As the COVID19 pandemic evolves and coronavirus mutates to different variants, a high workload falls on the shoulders of doctors and radiologists. Identifying COVID19 through X-ray and Computed Tomography (CT) scanning in a short amount of time is vital because it helps doctors start the COVID19 treatment in the early stages. Deep Learning algorithms showed tremendous results in automating COVID19 detection using X-ray and CT scans. As there are not many survey papers on COVID19 detection using deep learning techniques, the goal of this paper is (1) to give a thorough discussion of COVID19 prediction considering Computer Vision problems like COVID19/pneumonia classification, detection, and segmentation, (2) to address new advances in deep learning like Transformers, GANs, and LSTMs, and (3) to cover technical issues like data security and data scarcity of X-ray and CT scans in COVID19.