2019 års nya coronavirus, med en utgångspunkt i Kina, har spridit sig snabbt bland människor som bor i andra länder, och närmar sig cirka 305275 fall över hela världen enligt statistik från European Centre for Disease Prevention and Control. Det finns ett begränsat antal COVID-19 testkit tillgängliga på sjukhus på grund av de ökande fallen dagligen. Därför är det nödvändigt att införa ett automatiskt detektionssystem som ett snabbt alternativ till diagnos för att förhindra att COVID-19 sprids bland människor. I denna studie, tre olika konvolutionella neurala nätverk baserade modeller (ResNet50, InceptionV3 och Inception-ResNetV2) har föreslagits för detektion av coronavirus pneumoni infekterad patient med hjälp av lungröntgen röntgenbilder. ROC-analyser och konfusionsmatriser av dessa tre modeller ges och analyseras med hjälp av 5-faldig korsvalidering. Med tanke på de resultat som erhållits ses att den förtränade ResNet50-modellen ger den högsta klassificeringsprestandan med 98% noggrannhet bland andra två föreslagna modeller (97% noggrannhet för InceptionV3 och 87% noggrannhet för Inception-ResNetV2).
Narin och al. REF utvärderade olika konvolutionella neurala nätverk (CNN) arkitekturer för diagnos av COVID-19 och uppnådde en noggrannhet på 98% med hjälp av en förtränad ResNet50 modell.
Automatic Detection of Coronavirus Disease (COVID-19) Using X-ray Images and Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}