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A Hybrid Approach for COVID-19 Detection Using Biogeography-Based Optimization and Deep Learning

Computers, Materials & Continua 2022年第2期70卷 3717-3732页

作者： K.Venkatachalam Siuly Siuly M.Vinoth Kumar praveen lalwani Manas Kumar Mishra Enamul Kabir Department of Computer Science and Engineering CHRIST(Deemed to be University)Bangalore560074India Institute for Sustainable Industries&Liveable Cities Victoria UniversityMelbourne14428Australia Department of Computer Science and Engineering Anna UniversityUniversity College of EngineeringDindigul624622India School of Sciences University of Southern QueenslandToowoombaDarling Heights4350Australia

The COVID-19 pandemic has created a major challenge for countries all over the world and has placed tremendous pressure on their public health care *** early diagnosis of COVID-19 may reduce the impact of the *** achieve this objective,modern computation methods,such as deep learning,may be *** this study,a computational model involving deep learning and biogeography-based optimization(BBO)for early detection and management of COVID-19 is ***,BBO is used for the layer selection process in the proposed convolutional neural network(CNN).The computational model accepts images,such as CT scans,X-rays,positron emission tomography,lung ultrasound,and magnetic resonance imaging,as *** the comparative analysis,the proposed deep learning model CNNis compared with other existingmodels,namely,VGG16,InceptionV3,ResNet50,and *** the fitness function formation,classification accuracy is considered to enhance the prediction capability of the proposed *** results demonstrate that the proposed model outperforms InceptionV3 and ResNet50.

关键词： Covid-19 biogeography-based optimization deep learning convolutional neural network computer vision

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