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VGG-CovidNet: Bi-Branched Dilated Convolutional Neural Network for Chest X-Ray-Based COVID-19 Predictions

Computers, Materials & Continua 2021年第8期68卷 2791-2806页

作者： Muhammed binsawad Marwan Albahar abdullah bin sawad Information Systems King Abdulaziz UniversityJeddahSaudi Arabia Department of Science Umm Al Qura UniversityMeccaSaudi Arabia

The coronavirus disease 2019(COVID-19)pandemic has had a devastating impact on the health and welfare of the global population.A key measure to combat COVID-19 has been the effective screening of infected patients.A vital screening process is the chest *** studies have shown irregularities in the chest radiographs of COVID-19 *** use of the chest X-ray(CXR),a leading diagnostic technique,has been encouraged and driven by several ongoing projects to combat this disease because of its historical effectiveness in providing clinical insights on lung *** study introduces a dilated bi-branched convoluted neural network(CNN)architecture,VGG-COVIDNet,to detect COVID-19 cases from CXR *** front end of the VGG-COVIDNet consists of the first 10 layers of VGG-16,where the convolutional layers in these layers are reduced to two to minimize latency during the training *** last two branches of the proposed architecture consist of dilated convolutional layers to reduce the model’s computational complexity while retaining the feature maps’spatial *** simulation results show that the proposed architecture is superior to all the state-of-the-art architecture in accuracy and *** proposed architecture’s accuracy and sensitivity are 96.5%and 96%,respectively,for each infection type.

关键词： Coronavirus disease 2019 prognosis X-ray images deep learning artificial intelligence

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