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Automatic Detection of COVID-19 Using Chest X-Ray Images and Modified ResNet18-Based Convolution Neural Networks

Computers, Materials & Continua 2021年第2期66卷 1301-1313页

作者： Ruaa A.Al-Falluji zainab dalaf katheeth Bashar Alathari University of Babylon Babylon51002Iraq Kufa University Kufa54003Iraq

The latest studies with radiological imaging techniques indicate that X-ray images provide valuable details on the Coronavirus disease 2019(COVID-19).The usage of sophisticated artificial intelligence technology(AI)and the radiological images can help in diagnosing the disease reliably and addressing the problem of the shortage of trained doctors in remote *** this research,the automated diagnosis of Coronavirus disease was performed using a dataset of X-ray images of patients with severe bacterial pneumonia,reported COVID-19 disease,and normal *** goal of the study is to analyze the achievements for medical image recognition of state-of-the-art neural networking *** Learning technique has been implemented in this *** learning is an ambitious task,but it results in impressive outcomes for identifying distinct patterns in tiny datasets of medical *** findings indicate that deep learning with X-ray imagery could retrieve important biomarkers relevant for COVID-19 disease *** all diagnostic measures show failure levels that pose questions,the scientific profession should determine the probability of integration of X-rays with the clinical treatment,utilizing the *** proposed model achieved 96.73%accuracy outperforming the ResNet50 and traditional Resnet18 *** on our findings,the proposed system can help the specialist doctors in making verdicts for COVID-19 detection.

关键词： COVID-19 artificial intelligence convolutional neural network chest x-ray images Resnet18 model

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